BootstrapTema

Подробнее о Dewatermark AI

Нейросеть Dewatermark AI - это бесплатный онлайн-сервис с искусственным интеллектом, который автоматически обнаруживает и удаляет водяные знаки с фотографий и изображений, сохраняя их исходное качество. Нейросеть поддерживает работу с изображениями высокого разрешения (до 8K), может обрабатывать сложные многослойные водяные знаки, а для окончательной доработки есть инструмент ручной кисти.

Dewatermark AI доступен как веб-приложение и в виде приложений для iOS и Android, а так-же на устройствах с MacOS и Windows. Он удобен для фотографов, маркетологов, исследователей и всех, кому нужно быстро и качественно убрать водяные знаки с изображений без потери качества. Также сервис поддерживает пакетную обработку нескольких изображений и сохраняет метаданные фото.

Dewatermark AI предоставляет полноценную функциональность абсолютно бесплатно, предлагая идеальное решение для пользователей, которым нужен надёжный и эффективный инструмент для работы с изображениями.

Несмотря на ограничение количества обработок, бесплатные пользователи получают полный доступ к основным возможностям: автоматическому определению и удалению водяных знаков, инструментам ручной коррекции и сохранению изображения в высоком качестве.

Использовать бесплатную версию можно без необходимости регистрации аккаунта. Всё взаимодействие проходит анонимно, что значительно упрощает начальное знакомство с системой.

Основные возможности Dewatermark AI

• Автоматическая детекция: Сервис оснащён технологиями глубокого машинного обучения, которые могут анализировать изображение и самостоятельно определять местоположение и границы сложного водяного знака, будь то логотип, надпись или рисунок.
• Обработка многослойных и плотных водяных знаков: Если водяной знак включает несколько слоёв или плотно переплетённые детали, Dewatermark.AI применяет специальную технику расчёта глубины и разделения слоев, чтобы постепенно устранить каждую деталь, минимально влияя на основное изображение.
• Восстанавление фона: Важнейшая особенность системы заключается в способности восстанавливать фон, утраченный под водяным знаком. Благодаря глубокому обучению нейронных сетей, программа способна воссоздать естественный переход цветов и текстур вокруг удалённого элемента.
• Ручная коррекция: В некоторых ситуациях автоматическое удаление оставляет небольшие артефакты или следы. Для этого предусмотрена удобная функция ручной кисти, позволяющая аккуратно подчистить оставшиеся фрагменты водяного знака и добиться идеальной чистоты изображения.
• Высокое качество итогового изображения: Dewatermark AI стремится сохранять максимальное качество картинки, несмотря на сложное вмешательство в её структуру. Использование современных технологий оптимизации позволяет минимизировать потерю чёткости и избежать чрезмерного смазывания изображения.

Использование Dewatermark AI

• Подготовьте изображение: Перед началом убедитесь, что картинка оптимальна по качеству и разрешению. Чем выше разрешение исходного материала, тем проще системе обработать его и достичь качественного результата.
• Используйте автоматический режим: Обычно система сама хорошо справится с задачей, однако в особо трудных случаях рекомендуется применить дополнительную ручную коррекцию.
• Применяйте инструмент ручной кисти: Используйте этот инструмент, если видите незначительные артефакты после автоматической обработки. Небольшими движениями кисти удалите их, добиваясь полной гладкости изображения.
• Проверьте итоговый результат: Просмотрите изображение на наличие мельчайших дефектов и сохраните версию только тогда, когда уверены в её полном отсутствии проблем.

API Dewatermark AI

Официальная документация по использованию API Dewatermark.AI доступна на сайте сервиса. Согласно найденной информации, инструкции по подключению и использованию API представлены в разделе документации по адресу:https://dewatermark.ai/ru/api-document.

Начало работы с API

• Получите ключ API: Зарегистрируйтесь на платформе и получите уникальный API Key для аутентификации запросов.
• Изучите документацию: Ознакомьтесь с примерами запросов и параметрами, необходимыми для отправки изображений и настройки процесса обработки.
• Отправляйте запросы: Отправляйте POST-запросы на указанный endpoint (https://platform.dewatermark.ai/api/object_removal/v1/erase_watermark), передавая необходимые параметры и изображение.

Пример запроса на Python

import requests

# Замените  на ваш реальный API ключ
headers = {
 'X-API-KEY': ''
}

# Открываем файл изображения в режиме чтения бинарных данных
with open('your_image.jpg', 'rb') as file:
 # Отправляем POST-запрос на API
 response = requests.post(
 'https://platform.dewatermark.ai/api/object_removal/v1/erase_watermark',
 files={'file': file},
 headers=headers
 )

# Выводим ответ в формате JSON
print(response.json())

Ключевые моменты

• Использование with open(): Это гарантирует, что файл будет автоматически закрыт после завершения работы с ним, что предотвращает утечки ресурсов.
• Заголовок X-API-KEY: Обязательно замените на ваш реальный API ключ, полученный при регистрации на платформе.
• Параметр files: В этом параметре передаётся файл изображения. В данном случае используется open('your_image.jpg', 'rb'), что означает открытие файла в режиме чтения бинарных данных.
• Ответ сервера: Метод response.json() преобразует ответ сервера в JSON-объект, который можно легко анализировать и использовать в дальнейшем.

Обработка ошибок

Добавьте обработку ошибок, чтобы перехватывать возможные исключения и выводить понятные сообщения:

try:
 response = requests.post(
 'https://platform.dewatermark.ai/api/object_removal/v1/erase_watermark',
 files={'file': file},
 headers=headers
 )
 response.raise_for_status() # Проверка на ошибки HTTP
 print(response.json())
except requests.exceptions.RequestException as e:
 print(f"Ошибка при отправке запроса: {e}")

Логирование

Для отладки и мониторинга можно добавить логирование

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Отправка запроса к API Dewatermark.AI")

Пример запроса на JavaScript

// Импортируем fetch и FormData (если не используются модули, импортируйте библиотеку polyfill)
const apiKey = "<ВАШ_КЛЮЧ>";
const formData = new FormData();
formData.append("file", document.querySelector("#imageInput").files[0]);

fetch("https://platform.dewatermark.ai/api/object_removal/v1/erase_watermark", {
 method: "POST",
 headers: {
 "X-API-KEY": apiKey
 },
 body: formData
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error("Ошибка:", error));

Описание примера

• Формирование данных: Мы создаём экземпляр класса FormData, к которому добавляем файл изображения. Предполагается, что файл выбирается пользователем через элемент <input type="file"> с идентификатором "imageInput".
• Отправка запроса: Используя метод fetch(), отправляем POST-запрос на адрес /api/object_removal/v1/erase_watermark. Устанавливаем обязательный заголовок X-API-KEY, содержащий ваш API ключ.
• Обработка ответа: Получив ответ, выводим JSON-объект в консоль браузера. Там можно проверить статус обработки, ссылку на обработанный файл и возможные ошибки.

Тарифы Dewatermark AI