Портативная сборка для удаления водяных знаков и объектов с видо и фото под Windows. Установка в один клик, работа офлайн.
Watermark Remover — графическое приложение для удаления водяных знаков, логотипов и любых нежелательных объектов с видео и фотографий. Использует нейросеть LaMa (Large Mask Inpainting) для качественного восстановления фона, а при отсутствии модели — алгоритм OpenCV Telea.
- Удаление водяных знаков и объектов с видео (MP4, AVI, MOV, MKV и др.)
- Удаление объектов с фотографий (PNG, JPG, JPEG, BMP, TIFF, WEBP)
- Интеллектуальное восстановление фона на основе нейросети LaMa
- Ручное выделение области кистью и ластиком
- Поддержка GPU (NVIDIA CUDA) и CPU
- Работа с файлами, содержащими русские буквы в именах
- Портативность — все файлы в одной папке, ничего не устанавливается в систему
- Сохранение результата в исходном разрешении
- Тёмная тема интерфейса
- Windows 10/11 (64-bit)
- NVIDIA GPU с поддержкой CUDA (рекомендуется для скорости обработки видео)
- Или CPU (медленнее, но работает)
- 4GB+ RAM
- 3GB свободного места на диске (включая модель ~200MB)
| Серия | CUDA версия | Рекомендуется |
|---|---|---|
| GTX 10xx (Pascal) | CUDA 11.8 | Да |
| RTX 20xx (Turing) | CUDA 11.8 | Да |
| RTX 30xx (Ampere) | CUDA 12.1 | Да |
| RTX 40xx (Ada Lovelace) | CUDA 12.1 | Да |
| RTX 50xx (Blackwell) | CUDA 12.1 | Да |
Примечание: В комплекте устанавливается PyTorch 2.1.2+cu121, который корректно работает на системах с CUDA 12.1–12.8.
- Скачайте архив
Watermark_Remover_Portable.zipиз релизов - Распакуйте в любую папку в корне диска. Название папки латиницей, без пробелов (например
D:\WMRemover) - Запустите
WatermarkRemover.bat - Выберите пункт 2. Install / Re-install Watermark Remover
- Дождитесь завершения установки (скачивается Miniconda, PyTorch, модель LaMa)
- Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/vlad-ir/Watermark-Remover-Portable.git - Запустите
WatermarkRemover.bat - Выберите пункт 2. Install / Re-install Watermark Remover
- Дождитесь завершения установки
Установщик автоматически скачает и настроит:
- Miniconda (портативный Python 3.10)
- PyTorch 2.1.2 с поддержкой CUDA 12.1
- UV package manager (ускоренная установка зависимостей)
- Модель LaMa (
big-lama.pt, ~200MB) - Все необходимые Python-библиотеки
- Запустите
WatermarkRemover.bat - Выберите пункт 1. Start GUI
- Приложение откроется в отдельном окне
- Нажмите Load Video и выберите видеофайл
- На первом кадре кистью выделите водяной знак (красная область)
- Настройте размер кисти ползунком Brush
- Для исправления используйте Eraser (ластик)
- Нажмите Process All — программа обработает все кадры видео
- Сохраните результат через Save
- Нажмите Load Image и выберите изображение
- Кистью выделите объект, который нужно удалить
- Нажмите Process (или Process All)
- Сохраните результат через Save (PNG или JPG)
| Кнопка | Назначение |
|---|---|
| Load Video | Загрузить видеофайл |
| Load Image | Загрузить изображение |
| Save Mask | Сохранить текущую маску как PNG |
| Process | Обработать текущий кадр / изображение |
| Process All | Обработать все кадры видео (для фото — аналогично Process) |
| Save | Сохранить результат (видео — MP4, фото — PNG/JPG) |
| << Prev / Next >> | Переключение кадров видео |
| Zoom / Reset | Сброс зума (Вернуть масштаб 100%) |
| Brush / Eraser | Режим рисования маски или стирания |
| Brush (ползунок) | Размер кисти (1–100 пикселей) |
- Колёсико мыши — изменение размера кисти
- Ctrl+Колёсико мыши — изменение масштаба изображения (Zoom)
- Ctrl + + / Ctrl + - — изменение масштаба изображения (Zoom)
- Ctrl + 0 или кнопка Reset — Сброс зума (Вернуть масштаб 100%)
- Средняя кнопка мыши (зажать и тащить) — Перемещение по увеличенному изображению
- ЛКМ + движение — рисование маски
- Ctrl+C в консоли — остановить приложение
Вы можете использовать модуль inpainter напрямую в своих Python-скриптах:
from inpainter import load_model, inpaint_img_with_lama
import cv2
import numpy as np
# Загрузка модели
model = load_model("models/big-lama.pt", device="cuda")
# Загрузка изображения и маски
img = cv2.imread("photo.jpg")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
mask = cv2.imread("mask.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Инпеинтинг
result = inpaint_img_with_lama(img, mask, model=model)
# Сохранение
cv2.imwrite("result.png", cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_RGB2BGR))Watermark-Remover-Portable/
├── WatermarkRemover.bat # Главный файл запуска
├── src/
│ ├── main.py # Интерфейс (tkinter)
│ ├── inpainter.py # Модуль инпеинтинга (LaMa / OpenCV)
│ └── video_processor.py # Обработка видео
├── tools/ # Портативные инструменты
│ ├── miniconda/ # Python окружение
│ └── uv.exe # UV package manager
├── .venv/ # Виртуальное окружение Python
├── models/ # Нейросетевые модели
│ └── big-lama.pt # Модель LaMa
├── outputs/ # Сохранённые результаты
└── cache/ # Кэш пакетов
Приложение полностью изолировано и не создаёт файлы за пределами своей папки:
- Все модели в
models/ - Все кэши в
cache/ - Результаты в
outputs/ - Системные переменные окружения не изменяются
- Убедитесь, что файл
models/big-lama.ptсуществует - Запустите установку повторно:
start.bat→ 2. Install / Re-install
- Запустите
WatermarkRemover.bat→ 3. Update Watermark Remover - Или переустановите полностью: 2. Install / Re-install
- Убедитесь, что на диске достаточно места
- Попробуйте сохранить в формате AVI вместо MP4
- Обработка видео на CPU занимает значительно больше времени
- Рекомендуется использовать NVIDIA GPU
- Закройте другие приложения, использующие GPU
- Уменьшите разрешение исходного видео
- Перезапустите приложение
Данный проект распространяется под лицензией MIT.
- NeiroVlad (github.com/vlad-ir) — автор портабельной сборки
- oti.by (t.me/vlad_vlk) — oti.by — нейронные сети и умные чат-боты для бизнеса
- Нейронки в бизнесе и в жизни (t.me/neiro_com) — промпты, примеры, советы и т.д.
Если проект оказался полезным, поставьте ⭐ на GitHub!
Карта UnionPay: 6229644000154242