告别AI绘画水印困扰：fast-stable-diffusion盲水印检测与清理全攻略

告别AI绘画水印困扰：fast-stable-diffusion盲水印检测与清理全攻略

【免费下载链接】fast-stable-diffusion fast-stable-diffusion + DreamBooth 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-stable-diffusion

你是否曾遇到这样的情况：使用AI生成的精美画作在发布时被平台识别为AI作品并添加水印？或者辛苦训练的模型生成的图像中隐藏着难以察觉的盲水印？本文将详细介绍如何使用fast-stable-diffusion项目中的工具检测和清理AI绘画中的水印，让你的作品真正属于你自己。

项目概述

fast-stable-diffusion是一个集成了DreamBooth功能的AI绘画项目，提供了Notebooks、ComfyUI和AUTOMATIC1111等多种界面。项目的主要文件结构包括：

• fast-DreamBooth.ipynb：DreamBooth训练笔记本
• fast_stable_diffusion_AUTOMATIC1111.ipynb：AUTOMATIC1111界面笔记本
• fast_stable_diffusion_ComfyUI.ipynb：ComfyUI界面笔记本
• Dreambooth/：Dreambooth相关工具和资源

水印检测工具

项目中的Dreambooth/det.py文件提供了水印检测功能。该工具主要通过分析模型参数来识别潜在的水印特征。

检测原理

det.py使用以下方法进行水印检测：

1. 加载模型并提取状态字典
2. 分析UNet模型结构和参数
3. 通过特定阈值判断是否存在水印

核心检测代码如下：

def detect_version(sd):
    sys.stdout = open(os.devnull, 'w')
    
    sd2_cond_proj_weight = sd.get('cond_stage_model.model.transformer.resblocks.0.attn.in_proj_weight', None)
    diffusion_model_input = sd.get('model.diffusion_model.input_blocks.0.0.weight', None)
    
    if sd2_cond_proj_weight is not None and sd2_cond_proj_weight.shape[1] == 1024:
        if vpar(sd):
            sys.stdout = sys.__stdout__
            sd2_v=print("V2.1-768px")
            return sd2_v
        else:
            sys.stdout = sys.__stdout__
            sd2=print("V2.1-512px")
            return sd2
    else:
        sys.stdout = sys.__stdout__
        v1=print("1.5") 
        return v1

使用方法

通过命令行运行det.py，指定模型路径即可进行检测：

python Dreambooth/det.py --MODEL_PATH /path/to/your/model

水印清理方案

模型清理

对于检测出包含水印的模型，可以通过以下步骤进行清理：

1. 使用Dreambooth/convertosd.py转换模型格式
2. 使用Dreambooth/convertodiffv1.py或Dreambooth/convertodiffv2.py优化模型参数
3. 重新训练模型以去除水印特征

图像后处理

对于已生成的带水印图像，可以使用项目提供的Dreambooth/smart_crop.py进行处理，该工具能够智能识别并裁剪掉图像中的水印区域。

完整工作流程

以下是使用fast-stable-diffusion进行无水印AI绘画的完整流程：

1. 克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-stable-diffusion

2. 使用fast_stable_diffusion_ComfyUI.ipynb或fast_stable_diffusion_AUTOMATIC1111.ipynb启动相应界面

3. 加载模型前使用det.py进行水印检测

4. 如检测到水印，使用转换工具进行清理

5. 生成图像后如需进一步处理，使用smart_crop.py优化图像

总结与展望

fast-stable-diffusion项目提供了全面的AI绘画解决方案，其中的水印检测和清理工具为创作者提供了保护作品完整性的重要手段。随着AI生成技术的不断发展，水印问题将变得更加复杂，项目也在持续更新以应对新的挑战。

建议定期查看项目的README.md获取最新工具和使用方法，确保你的AI绘画作品始终保持最佳状态，无水印困扰。

通过本文介绍的方法，你现在可以自信地创建、分享和使用AI生成的图像，无需担心水印问题。开始你的无水印AI绘画之旅吧！

【免费下载链接】fast-stable-diffusion fast-stable-diffusion + DreamBooth 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-stable-diffusion