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Supprimer filigrane : détection + inpainting, PNG propre

Photo produit, portrait ou visuel campagne — uploadez. Florence-2 masque chaque marque, LaMa reconstruit la zone couverte sans redessiner toute l'image. 1 à 5 filigranes par run, 2 crédits chacun. Nettoyage e-commerce, stock photo et créas social dans le navigateur.

Avant : logo ou texte filigrane visible
Après : marque supprimée par inpainting

Détecter + inpainter — pas de redraw complet

Pipeline Replicate en deux temps : tmappdev/img2watermarkmask (Florence-2) puis dpakkk/image-object-removal (LaMa). Seule la zone marquée est remplie ; le reste du pixel reste intact.

Entrée : image avec marque
Sortie : fond reconstruit

Plusieurs marques sur une photo ? 1 à 5 par run

Logos coin, tampons texte, marks stock — choisissez le nombre avant génération. Un passage détecter+inpainter par marque ; 2 crédits par filigrane sélectionné.

Original avec filigrane
Résultat inpainté

Où un outil navigateur fait gagner du temps

Nettoyage répété de shoots produit, miniatures ou stills campagne : upload, preview, PNG, suivant — la plupart des jobs en quelques minutes.

  • E-commerce : photos listing avant mise en ligne marketplace
  • Marketing : retirer logos coin de visuels composés pour réutilisation multi-canal
  • Créateurs : miniatures et covers dont vous avez les droits d'édition
  • Design ops : PNG inpaintés vers Figma, Canva, slides
Avant traitement
Après suppression marque

Enchaîner les assets — retrouver dans le feed

Pas de retoucheur par SKU. Fichiers nets, nombre de marques, générer, télécharger, répéter. Chaque job reste dans le feed avec progression et PNG — crédits affichés d'avance.

Source avec filigrane
Nettoyé par LaMa

Qui doit utiliser un watermark remover — et que apporte détection + inpainting ?

Vendeurs e-commerce, marketeurs, designers et créateurs qui doivent retirer logos, marques d'angle ou tampons texte choisissent le watermark remover Yevideo plutôt que le tampon de clonage dans Photoshop ou les redessins IA complets.

Marque & marketing : exemple watermark remover Yevideo

Visuels campagne propres sans reshoot

Florence-2 détecte les surimpressions et LaMa reconstruit les pixels couverts — bannières composées, bandeaux offres et display ads perdent leurs logos d'angle sans régénérer toute l'image. Le watermark remover garde les détails du sujet plus proches de votre import original.

Supprimer filigrane en 3 étapes

Upload, nombre de marques, générer :

Étape 1
Uploader JPG, PNG ou WEBP
Étape 2
Choisir 1–5 filigranes (2 crédits chacun) et générer
Étape 3
Prévisualiser et télécharger PNG

FAQ

Quels modèles ?

Florence-2 (tmappdev/img2watermarkmask) + LaMa (dpakkk/image-object-removal). Détection+inpaint dédié, pas texte→image ni redraw total.

Différence avec IA générative ?

Un modèle génératif peut repeindre toute l'image. Yevideo ne remplit que la zone détectée — fidélité pour listings et compositing.

Combien de filigranes par run ?

1 à 5 avant génération. Plus de overlays ? Relancez sur la sortie ou augmentez le compte.

Crédits ?

2 crédits par filigrane choisi. Ex. 3 marques = 6 crédits. Total affiché avant génération.

Formats ?

JPG, PNG, WEBP en entrée ; PNG en sortie. Source haute résolution = meilleure détection logos/texte.

Durée ?

Détect + inpaint sur Replicate. Taille image, file, nombre de marques — souvent quelques minutes. Progression dans le feed.

N'importe quelle image ?

Uniquement ce que vous avez le droit d'éditer. Ne supprimez pas mentions copyright, crédits obligatoires ou contenu tiers.

Yevideo vs outil desktop ?

Navigateur, pas d'install lourde. Solo sellers et petites équipes nettoient le jour de campagne sans attendre un retoucheur.