حذف واترمارک تصاویر Doubao
نشان دیداری «Doubao AI Generated» را از تصاویر پشتیبانی‌شده پاک کنید. پردازش روی دستگاه شما انجام می‌شود؛ بدون ارسال فایل، بدون حساب و بدون مصرف اعتبار.
تصاویر Doubao را اینجا رها کنید
یا یک یا چند تصویر را از دستگاه خود انتخاب کنید
PNG، JPEG یا WebP
پردازش به‌صورت محلی در مرورگر شما انجام می‌شود — تصاویر ارسال نمی‌شوند
مناسب برای تصاویر Doubao با ضلع کوتاه نزدیک به 1520، 1600، 1664، 1728 یا 2048 پیکسل
در حال بارگذاری موتور محلی حذف…نمونه‌ها
قبل
بعد
چشم‌انداز ابری با نهنگ درخشان — گوشه‌ای تیره و پرجزئیات نشان می‌دهد که آیا نشان دیداری بدون درزهای آزاردهنده برداشته می‌شود یا نه.
قبل
بعد
دره کوهستانی کاغذی — زمینه روشن، خطوط باقی‌مانده و جابه‌جایی رنگ را به‌سرعت آشکار می‌کند.
قبل
بعد
شهر آب‌نباتی با رباتی کوچک — شکل‌های پرتعداد و رنگ‌های اشباع، مقایسه‌ای روی زمینه شلوغ فراهم می‌کند.
قبل
بعد
گلدن رتریور در نور پشت — چمن ظریف، مو و گرادیان‌های گرم نشان می‌دهند بافت عکاسی تا چه حد طبیعی می‌ماند.
قبل
بعد
پرتره در نور پنجره — تُن‌های نرم پوست و پارچه بی‌طرف به آشکارشدن تغییرهای ناخواسته در گذرهای رنگی ظریف کمک می‌کند.
قبل
بعد
محصول مراقبت از پوست روی مرمر سفید — گوشه‌ای تقریباً سفید حتی آثار محو پاک‌سازی را نمایان می‌کند.
حذف محلی واترمارک Doubao چگونه کار می‌کند
ابزار مجموعه کوچکی از قالب‌های کالیبره‌شده را بارگذاری می‌کند، نشان دیداری پشتیبانی‌شده را در گوشه پایین‌راست جست‌وجو می‌کند و پیکسل‌های آسیب‌دیده را مستقیماً در مرورگر شما بازمی‌گرداند. فایل‌های انتخابی شما نه به image 2.5 فرستاده می‌شوند و نه به سرویس پردازش شخص ثالث.
سه گام از انتخاب تصویر تا دانلود
یک یا چند تصویر خروجی Doubao را با قالب PNG، JPEG یا WebP انتخاب کنید. مرورگر هر تصویر را با قالب‌های پشتیبانی‌شده می‌سنجد، نتیجه پردازش‌شده را در کنار وضعیت پردازش نشان می‌دهد و پیش از دانلود امکان بازگشت به تصویر اصلی را می‌دهد.
- یک یا چند تصویر پشتیبانی‌شده را انتخاب کنید یا آن‌ها را به فضای کاری بکشید.
- منتظر بمانید تا تطبیق قالب‌ها و بازگردانی محلی پیکسل‌ها تمام شود.
- تصویر اصلی و پردازش‌شده را مقایسه کنید، سپس هر نتیجه یا همه فایل‌های آماده را دانلود کنید.
ابعاد پشتیبانی‌شده و اندازه فایل خروجی
قالب‌های اصلی تصاویری را پوشش می‌دهند که ضلع کوتاه آن‌ها 1520، 1600، 1664، 1728 یا 2048 پیکسل است. اگر فایل اندازه دیگری داشته باشد، پیش از پردازش به نسبت به نزدیک‌ترین ضلع کوتاه پشتیبانی‌شده تغییر اندازه می‌یابد و فایل دانلودشده همان اندازه تنظیم‌شده را نگه می‌دارد.
این ابزار چه چیزهایی را حذف نمی‌کند
این صفحه نشان گوشه دیداری شناخته‌شده Doubao را روی تصاویر ثابت هدف می‌گیرد. نشان‌های نامرئی، لوگوهای بی‌ربط، امضای سازندگان، پوشش‌های جای دیگر و واترمارک‌های جاسازی‌شده در ویدیو را حذف نمی‌کند.
فقط تصاویری را ویرایش کنید که مجاز هستید
واترمارک را تنها از تصاویری پاک کنید که خودتان ساخته‌اید یا مجاز به تغییر آن‌ها هستید. حذف نام پدیدآور از اثر دیگران و بازنشر آن می‌تواند ناقض حق تکثیر، مجوز یا شرایط پلتفرم باشد.
پرسش‌ها
آیا تصاویر من ارسال می‌شوند؟
خیر. تطبیق قالب‌ها، تغییر اندازه و بازگردانی پیکسل‌ها در همان زبانه مرورگر شما اجرا می‌شوند.
آیا حذف واترمارک Doubao رایگان است؟
بله. این ابزار مرورگری به حساب، اعتبار یا درخواست پرداختی تولید نیاز ندارد.
چه قالب‌های فایلی پشتیبانی می‌شوند؟
ابزار تصاویر ثابت PNG، JPEG یا WebP را می‌پذیرد. تصاویر متحرک، فایل‌های برداری و ویدیو پشتیبانی نمی‌شوند.
چرا واترمارکی شناسایی نشد؟
ممکن است تصویر نشان دیگری، جای دیگری یا نسخه خروجی دیگری داشته باشد، یا نشان دیداری با هیچ‌یک از قالب‌های کالیبره‌شده مطابقت نکند.
آیا تصویر دانلودشده اندازه اصلی خود را نگه می‌دارد؟
تنها وقتی ضلع کوتاه آن از پیش با یک قالب پشتیبانی‌شده مطابقت داشته باشد. اندازه‌های دیگر به نسبت به نزدیک‌ترین ضلع کوتاه پشتیبانی‌شده تغییر می‌یابند.
می‌توانم روی گوشی استفاده کنم؟
بله، در یک مرورگر موبایل جدید. تصاویر بزرگ و پردازش گروهی حافظه بیشتری می‌خواهند، بنابراین کار روی رایانه راحت‌تر است.
بیشتر ببینید
ابزارهای تصویر و ویدیو
همه کارهای تصویر و ویدیو در این سایت در یک جا: تصویر بسازید، ویدیو بسازید، از یک عکس پرامپت بگیرید یا یک مدل را مستقیم باز کنید.
ساخت تصویر با هوش مصنوعی
با Nano Banana 2.1 و Nano Banana Pro و Nano Banana 2 و Nano Banana 2 Lite و GPT Image 2.5 و GPT Image 2 و FLUX 3 Image در یک فضای کاری تصویر بسازید.
تصویر به پرامپت: گرفتن پرامپت قابل استفاده از هر عکس
هر تصویری را به پرامپت قابل استفاده تبدیل کنید: سوژه، سبک، نور و لنز، به همان ترتیبی که هر مدل می‌خواند. نمونه‌های دارای منبع و محدودیت‌های صادقانه.