易刊全自动去水印工具 使用说明

去水印

易刊去水印工具 使用说明

安装后即可使用 有任何问题 请联系作者哦~


attachments-2025-05-UGODHSLL682b3f3a70efb.jpg


用户快速上手指南

软件简介

这是一款去水印的桌面应用，集成了 AI 水印检测、特征提取、提示词生成与去除功能，支持批量图片处理、区域选择、自动修复和多种自定义操作。界面友好，操作简单，适合各类图片去水印需求。

1. 安装与环境配置

  1. 启动软件后，切换到"安装教程"标签页。
  2. 选择服务器模式（本机/局域网），填写服务器地址和端口（如 http://localhost:8092）。
  3. 点击"安装/启动"按钮，启动 LAMA 去水印服务器。
  4. 如需停止服务，点击"停止"按钮。
  5. 配置完成后，点击"保存配置"以便下次自动加载。

注意： 若服务器启动失败，请检查端口占用或以管理员身份运行。

水印检测需要使用没有量化的 Qwen/Qwen2.5-VL 模型 或 官方支持量化的 AWQ 模型

注意：在 ollama 或 lvstudio 运行的 gguf 模型均不能获取准确水印坐标

如果有10GB显存 以上显卡想本地部署的 可以用 vllm 部署

经测试 vllm 中部署的 AWQ 系列模型最可靠

有什么不懂的或出什么问题可以问deepseek或GPT

window 系统可以用 docker 部署示例

保存为 docker-compose.yml 修改模型位置 C:\models

version: '3.8'

services:
  vllm:
    image: vllm/vllm-openai:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - C:\models:/models
      - ${USERPROFILE}/.cache:/root/.cache
    ipc: host
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              capabilities: [gpu]
    command: >
      --model /models/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ
      --served-model-name Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ
      --trust-remote-code
      --tensor-parallel-size=1
      --quantization awq
      --dtype float16
      --gpu-memory-utilization 0.7
      --max-model-len 4096
      --block-size 16
      --swap-space 4
      --max-num-batched-tokens 4096
      --max-num-seqs 1
    environment:
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
      - HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
      - CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

安装 docker deskstop 后在命令行中运行

docker-compose up -d

下载模型示例:

set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download  Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ --local-dir C:/models/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ

在 ubuntu 系统运行速度最快，以下是安装示例：

# 下载最新版本的 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 安装 Miniconda
# ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -u

# 重新加载 shell 配置以使 conda 命令可用
source ~/.bashrc

conda --version

# 配置 conda 使用国内镜像源(例如清华镜像)
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

conda create -n py311 python=3.11 -y
# 激活 conda 环境
conda activate py311

# 安装 Jupyter Notebook
conda install -c conda-forge jupyterlab -y
# 安装 cuda toolkit 10.2
conda install cudatoolkit=10.2 -y
# 安装 PyTorch 和 torchvision
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# vllm
pip install vllm

安装后运行示例：

conda activate py311

vllm serve /media/jacky/新加卷/models/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ \
    --served-model-name Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-AWQ \
    --trust-remote-code \
    --quantization awq \
    --dtype float16 \
    --max-model-len 4096 \
    --gpu-memory-utilization 0.7 \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-num-batched-tokens 2048 \
    --swap-space 4 \
    --block-size 16 \
    --max-num-seqs 2

2. 批量导入图片

方式一：文件夹导入

  1. 在主界面或"水印选择"面板，点击"选择文件夹"按钮。
  2. 选择包含图片的文件夹，支持 PNG/JPG/JPEG/BMP/TIFF 等格式。
  3. 软件会自动批量导入所有图片，支持千张级别批量处理。

方式二：手动选择

  1. 点击"打开图像"按钮，手动多选图片文件。
  2. 支持重复导入，已存在的图片会自动去重。

3. 图片浏览与区域选择

  1. 导入图片后，左侧显示图片列表，点击可切换浏览。
  2. 右侧显示图片预览，使用鼠标拖动可选择水印区域。
  3. 区域选择完成后，状态栏会提示选区位置和大小（需大于5x5像素且在图片内）。
  4. 可多次调整选区，支持撤销和重置。

4. 水印特征分析与提示词生成

  1. 选定图片和区域后，点击"分析水印特征"按钮。
  2. 软件会自动提取水印特征，结果显示在"水印特征描述"区域。
  3. 点击"生成提示词"按钮，自动生成适合去水印的提示词。
  4. 可在"水印特征提取提示词"区域自定义提示词，并点击"保存提示词"。
  5. 若需恢复默认提示词，点击"恢复默认"按钮。

5. 测试提示词效果

  1. 点击"测试提示词"按钮，软件会用当前提示词检测水印区域。
  2. 检测结果会以红框高亮显示在图片上，并弹窗显示区域坐标和大小。
  3. 若未检测到水印，软件会给出提示，可尝试调整选区或提示词。

6. AI 去水印与自动修复

单张去水印

  1. 选择图片和区域后，点击工具栏"修复"按钮（或按 Delete 键）。
  2. 软件会调用 AI 修复服务器，自动去除选中区域水印。
  3. 修复结果自动保存到 fixed 子文件夹，并在界面中高亮显示。

自动检测与修复

  1. 勾选"自动检测"后，切换图片时会自动检测水印区域。
  2. 勾选"自动修复"后，选择区域后会自动执行去水印。
  3. 点击"检测并修复"按钮，可一键自动检测并修复当前图片。
  4. 点击"全自动修复"按钮，可批量自动检测并修复所有图片。

7. 撤销与批量管理

  • 点击"删除修复"按钮（Ctrl+Z），可撤销当前图片的修复结果。
  • 支持批量删除所有修复图、清空图片列表。
  • 支持图片浏览、上一张/下一张切换、修复状态统计。

8. 常见问题与注意事项

  • 服务器无法连接/修复失败：请检查服务器地址、端口配置，确保服务器已启动。
  • 图片无法加载：请确认图片格式受支持，路径无误。
  • 选区无效：选区需大于5x5像素且在图片范围内。
  • 修复效果不理想：可多次调整选区或自定义提示词，反复测试。
  • 批量处理慢：大批量图片建议分批导入，避免卡顿。

9. 高级功能

  • 支持从易刊商品数据库导入/保存图片（需配置数据库）。
  • 支持自定义修复参数、特征模板、批量自动化处理。
  • 支持操作记录、日志追踪、参数备份与恢复。

10. 联系与反馈

如有更多问题或建议，请联系开发者或在项目主页提交 issue。

天涯工作室 QQ:891282008 网址:http://www.tenyasoft.com

祝您使用愉快！


Remove-dog.gif


一键安装后默认使用CPU，可自行安装英伟达 nvidia cuda GPU加速，加速前处理一张图片需要6~10秒，加速后 1~3秒即可，请查看使用说明，下载 并安装 

torch-2.1.0+cu118-cp38-cp38-win_amd64.whl

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/cu118/torchaudio-2.1.0%2Bcu118-cp38-cp38-win_amd64.whl#sha256=2d890551b20ab1024f6cda341dd755eae3c5752690249625da192fccd036b428


torchvision-0.16.0+cu118-cp38-cp38-win_amd64.whl

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/cu118/torchvision-0.16.0%2Bcu118-cp38-cp38-win_amd64.whl#sha256=9030032fe4f68e27ea6ad0b844f78be04a88efea209f0515587e59f36dc57064


百度网盘 链接: https://pan.baidu.com/s/1FY2kP1TjIp_A89okkRJRBQ?pwd=cdcq 提取码: cdcq 

  • 发表于 2024-11-13 11:23
  • 阅读 ( 987 )
  • 分类：默认分类

你可能感兴趣的文章

相关问题

0 条评论

请先 登录 后评论
lovesbaby
lovesbaby

8 篇文章

作家榜 »

  1. lovesbaby 8 文章
  2. Nereiram 0 文章
  3. Annelcaf 0 文章
  4. JaslyPaF 0 文章
  5. Martinreuch 0 文章
  6. Maikan1acits 0 文章
  7. JamesMep 0 文章
  8. RonaldHalty 0 文章

lovesbaby

如果觉得我的文章对您有用，请随意打赏。你的支持将鼓励我继续创作！