Strumento per rimuovere filigrane dalle immagini in batch

Basato sul modello di deep learning LaMa, rimuove in modo intelligente i watermark dalle immagini in batch, supporta 9 posizioni di rilevamento ed elabora localmente per proteggere la privacy.

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Uso dello strumento

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Istruzioni

Istruzioni per l'uso del software

Seleziona la cartella principale: fai clic sul pulsante "Sfoglia" oppure trascina direttamente la cartella contenente le immagini. Supporta i formati immagine più comuni come PNG, JPG, JPEG, BMP, WEBP, TIFF, ecc.
Seleziona la directory di salvataggio: fai clic sul pulsante "Sfoglia" oppure trascina la posizione di salvataggio; le immagini elaborate verranno salvate in questa directory. Nota: la directory di salvataggio non può essere uguale alla cartella principale.
Imposta le opzioni del percorso:
- Scansiona le sottodirectory: se selezionato, elaborerà le immagini nella cartella principale e in tutte le sottocartelle
- Mantieni la struttura originale dei percorsi: se selezionato, durante il salvataggio verrà mantenuta la struttura gerarchica originale delle directory
Imposta i parametri della filigrana:
- Posizione della filigrana: seleziona la posizione della filigrana nell'immagine; sono supportate 9 posizioni: in basso a destra, in basso a sinistra, centrata in basso, in alto a destra, in alto a sinistra, centrata in alto, centrata nell'intera immagine, centrata a sinistra, centrata a destra
- Larghezza della filigrana: imposta la percentuale della larghezza dell'immagine occupata dall'area della filigrana (1%-100%)
- Altezza della filigrana: imposta la percentuale dell'altezza dell'immagine occupata dall'area della filigrana (1%-100%)
- Espansione maschera: numero di pixel di espansione verso l'esterno dell'area della maschera (0-50), per garantire la copertura completa dei bordi della filigrana
Avvia elaborazione: fai clic sul pulsante "Avvia"; lo strumento utilizzerà automaticamente il modello di deep learning LaMa per rimuovere la filigrana e riparare l'immagine.
Visualizza i risultati: al termine dell'elaborazione, visualizza nella directory di salvataggio le immagini da cui è stata rimossa la filigrana.

Domande frequenti

R: Si consiglia di impostare l'area della filigrana leggermente più grande della filigrana effettiva, per assicurarne la copertura completa. Ad esempio, se la filigrana occupa il 15% della larghezza e l'8% dell'altezza dell'immagine, è possibile impostare la larghezza al 20% e l'altezza al 10%. Se sui bordi della filigrana rimangono ancora residui, è possibile aumentare il valore di "Espansione maschera".

R: Questo strumento richiede il file del modello di deep learning LaMa (lama_fp32.onnx) per funzionare. Assicurati che il file del modello sia nella stessa directory del programma. Se il pacchetto compresso scaricato contiene il file del modello, estrailo nella stessa directory del programma.

R: Supporta i formati immagine più comuni, tra cui PNG, JPG, JPEG, BMP, GIF, TIF, TIFF, WEBP, JFIF. Le immagini elaborate verranno salvate mantenendo il formato originale; il formato JPG utilizza per impostazione predefinita una compressione con qualità al 95%.

R: Il modello LaMa ripara in modo intelligente l’area della filigrana, ripristinando il più possibile l’aspetto originale dell’immagine. Le aree senza filigrana non saranno interessate. Quando si salva in formato JPG viene usata una compressione di alta qualità al 95%, mentre i formati senza perdita come PNG mantengono completamente la qualità originale.

R: L’elaborazione con modelli di deep learning richiede determinate risorse di calcolo. Si consiglia di: 1) chiudere altri programmi che occupano la CPU; 2) elaborare grandi quantità di immagini in batch; 3) se la configurazione del computer è limitata, ridurre opportunamente l’area della filigrana per accelerare l’elaborazione.

R: No. Tutta l’elaborazione delle immagini viene completata sul suo computer locale; le immagini non verranno caricate su alcun server, proteggendo efficacemente la sua privacy e la sicurezza dei dati.

R: L’efficacia della rimozione della filigrana dipende da diversi fattori: 1) l’area della filigrana non è impostata con precisione, quindi si consiglia di regolarne posizione e dimensioni; 2) la filigrana copre contenuti complessi dell’immagine, rendendo più difficile la riparazione da parte dell’AI; 3) il contrasto tra il colore della filigrana e lo sfondo è basso. Si consiglia di testare prima alcune immagini e, dopo aver trovato le impostazioni dei parametri adatte, procedere con l’elaborazione in batch.