批量删除视频中固定位置的水印
一个基于LAMA模型的视频水印移除工具,能够批量清除视频中的固定水印。
原始帧
去除水印
git clone https://github.com/lxulxu/WatermarkRemover.git
cd WatermarkRemover
python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
安装PyTorch(二选一)
pip install torch
GPU版本(需要NVIDIA显卡)
安装CUDA Toolkit
访问 NVIDIA CUDA下载页面,选择对应的操作系统和版本。
安装cuDNN
访问 NVIDIA cuDNN下载页面,选择与CUDA版本匹配的cuDNN。
安装GPU版本的PyTorch
访问 PyTorch官方网站,选择与CUDA版本匹配的命令安装,例如:
pip3 install torch==2.6.0+cu126 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0+cu126 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
程序会自动检测是否有可用的GPU输出相关信息并自动选择处理方式。
处理单个视频目录中的所有视频:
python watermark_remover.py --input /path/to/videos --output /path/to/output
python watermark_remover.py --input /path/to/videos --output /path/to/output --preview
| 参数 | 简写 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|---|
--input |
-i |
包含视频文件的输入目录 | . (当前目录) |
--output |
-o |
处理后视频的输出目录 | output |
--preview |
-p |
启用处理效果预览 | 禁用 |
Q: GPU未正确启动,程序使用CPU运行
运行时显示类似信息 No GPU detected, using CPU for processing
A: 请按照 LaMa Cleaner官方安装指南检查你的环境配置
检查Python版本是否为3.10
检查已安装PyTorch版本是否有CPU版本,参考LaMa Cleaner官方网页说明
If Lama Cleaner is not using GPU device, it might CPU version of pytorch is installed, please follow pytorch's get-started(opens in a new tab) to install GPU version.
确保安装的CUDA、cuDNN和PyTorch版本和显卡兼容
程序正确检测到GPU会输出GPU detected: NVIDIA XXX Using GPU for processing 提示信息
暂无开放 Issues,或尚未同步最近议题。