Outil de suppression de filigranes d’images par lot

Basé sur le modèle d’apprentissage profond LaMa, supprime intelligemment les filigranes des images par lots, prend en charge 9 positions de localisation et protège la confidentialité grâce au traitement local.

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Utilisation de l’outil

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Instructions

Instructions d’utilisation du logiciel

Sélectionner le dossier principal : cliquez sur le bouton « Parcourir » ou faites directement glisser le dossier contenant les images. Les formats d’image courants tels que PNG, JPG, JPEG, BMP, WEBP, TIFF, etc. sont pris en charge.
Sélectionner le répertoire d’enregistrement : cliquez sur le bouton « Parcourir » ou faites glisser l’emplacement d’enregistrement ; les images traitées seront enregistrées dans ce répertoire. Remarque : le répertoire d’enregistrement ne peut pas être identique au dossier principal.
Définir les options de chemin :
- Parcourir les sous-répertoires : une fois cochée, cette option traitera les images du dossier principal et de tous ses sous-dossiers
- Conserver la structure de chemin d’origine : une fois cochée, la structure hiérarchique des dossiers d’origine sera conservée lors de l’enregistrement
Définir les paramètres du filigrane :
- Position du filigrane : choisissez la position du filigrane dans l’image ; 9 positions sont prises en charge : en bas à droite, en bas à gauche, centré en bas, en haut à droite, en haut à gauche, centré en haut, centré sur toute l’image, centré à gauche, centré à droite
- Largeur du filigrane : définissez le pourcentage de la largeur de l’image occupé par la zone du filigrane (1%-100%)
- Hauteur du filigrane : définissez le pourcentage de la hauteur de l’image occupé par la zone du filigrane (1%-100%)
- Extension du masque : nombre de pixels d’extension vers l’extérieur de la zone du masque (0-50), afin de couvrir complètement les bords du filigrane
Démarrer le traitement : cliquez sur le bouton « Démarrer » ; l’outil utilisera le modèle d’apprentissage profond LaMa pour supprimer automatiquement le filigrane et restaurer l’image.
Voir les résultats : une fois le traitement terminé, consultez les images sans filigrane dans le répertoire d’enregistrement.

Questions fréquentes

R : Il est recommandé de définir une zone de filigrane légèrement plus grande que le filigrane réel afin de le couvrir entièrement. Par exemple, si le filigrane occupe 15% de la largeur et 8% de la hauteur de l’image, vous pouvez définir la largeur sur 20% et la hauteur sur 10%. S’il reste des traces sur les bords du filigrane, vous pouvez augmenter la valeur de « Extension du masque ».

R : Cet outil nécessite le fichier du modèle d’apprentissage profond LaMa (lama_fp32.onnx) pour fonctionner. Veuillez vous assurer que le fichier du modèle se trouve dans le même répertoire que le programme. Si l’archive téléchargée contient le fichier du modèle, veuillez l’extraire dans le même répertoire que le programme.

R : Les formats d’image courants tels que PNG, JPG, JPEG, BMP, GIF, TIF, TIFF, WEBP, JFIF, etc. sont pris en charge. Les images traitées seront enregistrées dans leur format d’origine, et le format JPG utilise par défaut une compression à 95 % de qualité.

R : Le modèle LaMa répare intelligemment la zone du filigrane afin de restaurer autant que possible l’apparence d’origine de l’image. Les zones sans filigrane ne sont pas affectées. Lors de l’enregistrement au format JPG, une compression haute qualité de 95 % est utilisée, tandis que les formats sans perte comme PNG conservent entièrement la qualité d’origine.

R : Le traitement par modèle d’apprentissage profond nécessite certaines ressources de calcul. Recommandations : 1) fermer les autres programmes qui utilisent le CPU ; 2) traiter les images nombreuses par lots ; 3) si la configuration de l’ordinateur est faible, réduire légèrement la zone du filigrane afin d’accélérer le traitement.

R : Non. Tout le traitement des images s’effectue sur votre ordinateur local. Les images ne sont téléversées sur aucun serveur, ce qui protège efficacement votre confidentialité et la sécurité de vos données.

R : L’efficacité de la suppression du filigrane dépend de plusieurs facteurs : 1) la zone du filigrane est mal définie, il est recommandé d’ajuster sa position et sa taille ; 2) le filigrane recouvre un contenu d’image complexe, ce qui rend la restauration par l’IA plus difficile ; 3) le contraste entre la couleur du filigrane et l’arrière-plan est faible. Il est conseillé de faire d’abord un test avec quelques images, puis de lancer le traitement par lots une fois les paramètres appropriés trouvés.