Sora 2用ウォーターマーク除去ツール

AI/ML

概要

Sora 2 が生成する動画に含まれる透かし(ウォーターマーク)をAI技術で取り除くことを目的としたオープンソースのPythonプロジェクトです。ユーザーが動画をアップロードすると、システムは動画をフレーム単位で分解し、それぞれのフレームから透かし領域を検出してマスクを生成します。検出したマスク領域にはインペインティング(周辺情報を使った補間)を適用して自然な見た目に復元し、最後にフレームを再結合して処理済みの動画を出力します。シンプルなスクリプト構成で、ローカル実験やパイプライン統合を想定した実装になっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 19
  • フォーク数: 6
  • ウォッチャー数: 19
  • コミット数: 12
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • フレーム単位で透かしを検出しインペインティングで除去するワークフローを実装
  • AIベースのアプローチにより、単純なブレンドやクロップよりも自然な補修を目指す
  • シンプルなスクリプト構成(main.py)でローカル実行・カスタマイズが容易
  • GPLv3 ライセンスでオープンソース提供

技術的なポイント

本プロジェクトは「検出→マスク生成→インペインティング→再合成」という一般的な動画ウォーターマーク除去パイプラインを採用しています。まず動画をフレームに分解(ffmpeg 等を想定)し、各フレームに対して固定の透かし検出ロジックまたは学習ベースのセグメンテーションで透かし領域を特定します。検出結果はマスクとして扱われ、インペインティング処理に渡されます。インペインティングは古典的な手法(例: OpenCV の Telea/Navier-Stokes)や、より高品質な学習ベースのモデル(例: DeepFill 系や拡散モデルベースの補修)を用いることができますが、本リポジトリは「AI を利用したインペインティング」に重点を置いており、マスクに沿った周辺画素からの復元を行う設計です。

実装面では Python を中心に組まれており、main.py が処理のエントリーポイントとなっています。出力は output ディレクトリに格納され、処理済みフレームや最終の再エンコード済み動画が保存される想定です。依存関係には画像処理(OpenCV)、動画入出力(ffmpeg ラッパー)、そしてAIモデルを動かすためのフレームワーク(PyTorch 等)が必要になる可能性が高いですが、README の「Requirements…」は一部が省略されているため、実行前に依存を確認する必要があります。また、ウォーターマークの位置や見た目が固定化されているケースでは比較的高精度に除去できますが、動きのある背景や複雑な透かしではマスク精度とインペインティングモデルの能力が結果を左右します。拡張性としては、検出器や補修モデルを差し替えられる設計にしておけば、精度改善や異なる透かし形式への対応が容易です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • LICENSE: file
  • MANIFEST.in: file
  • README.md: file
  • main.py: file
  • output: dir

…他 4 ファイル

(注)main.py が処理フローの中核を担い、output ディレクトリに処理結果を出力します。LICENSE は GPLv3 と推定され、配布・利用に関する条件が明示されています。

まとめ

Sora 2 の生成動画に入る透かしをフレーム単位でAIインペインティングにより除去する、シンプルかつ拡張しやすいツールです(約50字)。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

Sora 2 Ai watermark remover

License

Description

This project is designed to precisely remove watermarks from Sora 2 generated videos using AI.

How it works?

This project uses AI to remove watermarks from Sora 2 generated videos. When a user uploads a video, the system analyzes each frame to detect the watermark and removes it using inpainting. The processed video is then rendered and returned to the user.

Requirements…