wiltodelta/remove-ai-watermarks

Обновлены зависимости Torch, DiffSynth и OpenAI SDK; проведено тестирование и валидация на H100.

• Added: Обновлены версии Torch до 2.15.0, DiffSynth до 2.2.0, torchvision до 0.29.2 и их CUDA-зависимостей.
• Added: Обновлены зависимости OpenAI SDK и pytest.
• Fixed: Исключены неполные релизы C2PA из групповых обновлений зависимостей.
• Добавлена документация по проверке CI перед созданием тега релиза.

Обновлён классификатор источников ИИ на 10 провайдеров с улучшенной точностью распознавания и атрибуции версий моделей.

• Added: Обновлён классификатор источников (multi-provider-source-v3.npz) для 10 провайдеров на основе 90 079 проверенных сэмплов.
• Added: Маршрутизатор Stage 1/1.5 достиг 56,67% совокупного target recall на тестовой выборке и 0,9520 ROC-AUC при сохранении высокой специфичности.
• Added: Улучшена точность атрибуции версий (Stage 2) для Google, Midjourney, ByteDance, Flux, Stable Diffusion и OpenAI.
• Added: Добавлены 1376-мерные стековые заголовки версий для повышения точности определения версии генеративных моделей.

Обновление модели classify-source с новым мета-маршрутизатором и расширенным датасетом, повышающим точность классификации.

• Added: Модель classify-source обновлена: добавлен Stage-1.5 ridge meta-router и расширен обучающий корпус до 56 611 образца.
• Added: Повышена точность определения подсемейств версий для всех 9 провайдеров, включая Firefly (100%) и Google (92.62%).
• Added: Достигнута высокая специфичность для реальных изображений: 99.41% на тестовой выборке и 99.56% на внешнем бленд-бенчмарке.
• Added: Обновлен узел ComfyUI Registry (v0.1.63), теперь требуется версия библиотеки remove-ai-watermarks >=0.52.0.
• Успешно пройдены все проверки CI/CD, включая публикацию в PyPI, MCP registry и Homebrew для Linux и macOS.

Добавлен двухэтапный пайплайн qwen21-zimage для удаления водяных знаков с калибровкой и бенчмарками.

• Added: Добавлен профиль qwen21-zimage (Qwen21ZImagePipeline) для удаления невидимых водяных знаков, сочетающий Z-Image-Turbo и модели Qwen-Image-2.1.
• Added: Проведены калибровка рабочих параметров и сравнительные тесты против OpenAI SynthID, Google SynthID, Microsoft InvisMark и Meta Content Seal.
• Breaking: Профиль qwen21-zimage ограничен некоммерческим использованием по лицензии Qwen Research, тогда как qwen-zimage остается под Apache-2.0.
• Added: Обновлены Agent Skill (1.0.15), ComfyUI-нода (0.1.62) и документация для поддержки нового пайплайна.

v0.50.0: улучшена атрибуция C2PA/TC260, добавлена поддержка водяных знаков Tencent WorkBuddy и новых вендоров, усилены проверки для видео.

• Fixed: Поля claim_generator и issuer в манифесте C2PA теперь имеют приоритет над историей ингредиентов, что исправляет атрибуцию при многоступенчатом редактировании.
• Added: Добавлена поддержка атрибуции для PixelBin.io, ByteDance Dola, Pippit AI, Sync Labs, TikTok Ad Creative Toolbox и TikTok.
• Added: Расширен реестр TC260 ContentProducer: добавлены Tencent Yuanbao, WorkBuddy, ByteDance Volcano Engine, Meitu, vivo, Xiaomi и Agnes AI.
• Added: Реализовано обнаружение и удаление однострочного видимого водяного знака AI生成 WORKBUDDY>_ в workbuddy_engine.py.
• Fixed: Усилен видео-модуль: отклоняются кандидаты на удаление, если присутствует чужеродный TC260 aigc_producer, и блокируются почти черные участки.

Обновлена модель classify-source с улучшением точности и специфичности, обновлён реестр C2PA.

• Added: Улучшена модель classify-source: повышена recall для 10 провайдеров и точность Stage-2 version_subfamily.
• Added: Значительно выросла специфичность детекции реальных изображений до 99.78–99.87% на внешних бенчмарках.
• Added: Обновлён реестр алгоритмов C2PA soft-binding (57 записей).
• Fixed: Успешно пройдены все проверки CI/CD, включая PyPI, Homebrew и интеграцию с ComfyUI.

Обновлён классификатор источников: 10 провайдеров, определение версии и высокая точность для реальных изображений.

• Added: classify-source теперь поддерживает 10 провайдеров (OpenAI, Google, Flux и др.) и определение версии модели (Stage-2 version_subfamily).
• Added: Модель сохранена в формате .npz без pickle, что повышает безопасность и совместимость.
• Fixed: Значительно повышена специфичность для реальных изображений: 99,68% точности на тестовой выборке и 0,00% ложных срабатываний для чеков и OCR.
• Added: Обновлён Agent Skill до версии 1.0.14, обновлены ссылки на classify-source.
• Added: Добавлена поддержка Homebrew для Linux и macOS, обновлены зависимости для ComfyUI.

Добавлен MCP-сервер и плагин для Codex, улучшена детекция и удаление водяных знаков Kling и Dreamina.

• Added: Добавлен стандартный MCP-сервер с инструментами identify, remove и batch, а также плагин для Codex.
• Added: Реализована детекция и удаление SEI-тега Kling (kling_sei) в метаданных видео без перекодирования.
• Fixed: Удалён app-export JSON из метаданных MP4/MOV, который дважды записывает Dreamina.
• Fixed: Исправлен код выхода invisible: теперь 1 при нечитаемом изображении вместо 2.
• Added: Сохранена прозрачность исходного изображения при обработке invisible.

Оптимизация работы SDXL + Z-Image на видеокартах с памятью менее 12 ГБ и обновление зависимостей.

• Added: Добавлена потоковая передача модели SDXL + Z-Image с CPU на видеокарты CUDA с памятью менее 12 ГБ.
• Added: Добавлена поддержка флага --cpu-offload для глобального этапа SDXL на видеокартах с большим объемом памяти.
• Fixed: Исправлена работа последовательного выгрузки (offload) на текущем устройстве CUDA; добавлены регрессионные тесты.
• Added: Обновлены зависимости: OpenAI до 3.24.0, python-dotenv до 1.2.4 и Ruff до 0.16.10.

Добавлены детекторы и удаление водяных знаков Dola AI, Workbuddy, Samsung Galaxy AI, Microsoft и других. Улучшено распознавание Kling.

• Added: Добавлены ключи для Dola AI и Workbuddy с текстовыми детекторами и профилями удаления.
• Added: Расширена поддержка лейблов: Doubao, Samsung Galaxy AI, Microsoft, Yuanbao и Jimeng.
• Fixed: Улучшено обнаружение Kling за счёт фильтрации по деталям глифов.
• Added: Обновлён агент-скилл 1.0.11, теперь требует CLI версии 0.45.0.
• Added: Добавлена проверка uv.lock в CI и файл SECURITY.md.

Добавлена поддержка подписей TC260/MiniMax, обновлен c2pa-python до 0.38.0, унифицирован каталог производителей и улучшена проверка метаданных Honor.

• Added: Добавлена верификация подписей SecurityData TC260 через ключ MiniMax с поддержкой алгоритмов SM3 и SM2.
• Added: Унифицирован каталог производителей TC260 для единого сопоставления метаданных изображений, видео и видимых меток.
• Added: Обновлена библиотека c2pa-python до версии 0.38.0, восстановлена валидация сертификатов и обновлен реестр soft-binding.
• Fixed: Улучшена обработка вложенных структур TC260, включая RSA Honor YOYO, с явным указанием ошибок верификации.
• Added: Расширено покрытие регрессионных тестов провенанса с использованием эталонных файлов Honor и исторических метаданных.

Добавлена поддержка меток Vidu и Wan, улучшена обработка C2PA для Amazon Bedrock, обновлён OpenCV до версии 5.

• Added: Добавлены метки для видео Vidu и изображений Wan, калиброванные на реальных экспортах.
• Fixed: Исправлено распознавание меток Amazon Bedrock (Nova Canvas, Nova Reel): теперь они корректно выделяются как целые слова.
• Added: Внедрён классификатор источников изображений от OpenAI и Google.
• Fixed: Обновлён OpenCV до версии 5 с фиксированными шрифтами и улучшена проверка формы маскота Sora.
• Added: Добавлена корректная маркировка редактирования в Google Photos при наличии SynthID.

Добавлена поддержка OpenArt и AI生成, усилено удаление Qwen, улучшена стабильность C2PA и Gemini.

• Added: Добавлено обнаружение и удаление видимых водяных знаков OpenArt, включая галереи альтернативных размеров.
• Added: Внедрено обнаружение универсального водяного знака AI生成 как резервного варианта по стандарту TC260.
• Fixed: Повышена минимальная сила удаления водяных знаков для моделей OpenAI Qwen.
• Fixed: Улучшена надежность синхронизации реестра C2PA за счет использования аутентифицированных запросов GitHub.
• Fixed: Улучшена наблюдаемость эффектов Gemini и зафиксированы сессии прокси-сервера provider-oracle для каждой партии.

Добавлена функция classify_source() для классификации источника изображения (OpenAI, Google или другой) без использования PyTorch.

• Added: Появился API classify_source() и опция source-classify для определения принадлежности изображения к конвейеру экспорта OpenAI или Google.
• Added: Классификация источника отделена от обнаружения водяных знаков и не использует модель SynthID.
• Added: Используется легковесный NumPy-рантайм с зафиксированной версией модели; PyTorch и Transformers не требуются.
• Added: Результат возвращается только при превышении калиброванного порога, с указанием причины, оценки, порога и ревизии модели.
• Документация уточняет, что качество классификации резко падает после изменения размера или пережатия в JPEG.

Обновлена поддержка GPT Image 2.5, подтверждена корректность обхода водяных знаков OpenAI и улучшена документация.

• Added: Добавлена поддержка GPT Image 2.5 Flare и Sunburst API без изменений в интерфейсах.
• Fixed: Подтверждена работа путей удаления невидимых водяных знаков и проверки C2PA для моделей OpenAI.
• Fixed: Профиль qwen-zimage теперь корректно обрабатывает контролируемые источники, исключая ложные срабатывания.
• Расширена документация: описаны контракты маршрутизации, метрики точности и ограничения моделей.

Автоматическая маршрутизация провайдеров к моделям и калибровка параметров удаления водяных знаков.

• Added: Автоматическая маршрутизация изображений: Google к SDXL, Microsoft к Chroma, остальные к Qwen при --profile auto.
• Added: Установлены новые безопасные пороги силы: Qwen 0.35 для Google, Chroma и SDXL — 0.50.
• Fixed: Удалена небезопасная калибровка только для лиц в модели Chroma.
• Fixed: Обеспечена стабильность профиля, точности, адаптивной полировки и отключения CPU при обработке нескольких изображений.

Добавлен CPU-бэкенд ONNX для классификации, улучшена атрибуция меток TC260 и обнаружен символ Qwen Create.

• Added: Добавлен опциональный CPU-only ONNX бэкенд для классификации через extra `remove-ai-watermarks[classify-onnx]`.
• Added: Реализовано обнаружение трехлопастного символа Qwen Create под ключом `qwen` вместе с текстовой полосой.
• Fixed: Исправлена атрибуция: общие IPTC-метки больше не привязываются к Meta или Content Seal.
• Fixed: Стандартная маркировка TC260 AIGC больше не считается именем вендора; метки разделяются по производителю.
• Added: Опубликован Agent Skill 1.0.8 с поддержкой `classify-onnx` и примерами команд.

Обновлена модель классификатора bytedance в составе six-head provider.pt, добавлен receipt-gate.npz для фильтрации.

• Added: Добавлена модель bytedance в состав six-head provider.pt для генерации таксономии.
• Added: Внедрен receipt-gate.npz с пороговым значением и рецептом dup3 для фильтрации на стороне модели.
• Компоненты clip, probe и detector остались без изменений.

Улучшена классификация документов, сохранена точность изображений, исправлены ошибки запуска и добавлен агент-навык.

• Added: Введена проверка документов: ложные срабатывания для чеков и фото снижены до 3,4% и 0% соответственно.
• Added: Опубликован агент-навык (agent skill) с детерминированным набором тестов для установки через npx.
• Fixed: Изображения теперь сохраняют 16-битную глубину и точную альфа-канал без искажений профиля.
• Fixed: Улучшено маскирование для Samsung и Kling, а также обнаружение видео Kling через различные декодеры.
• Fixed: Исправлен сбой при первом запуске из-за отсутствия стека пикселей и улучшена обработка ошибок CPU.

Добавлены команды classify и verify-openai-synthid, исправлены артефакты Doubao, улучшена проверка документации.

• Added: Добавлена команда classify для определения AI-генерации по пикселям с использованием моделей CLIP-L и MLP.
• Added: Добавлена команда verify-openai-synthid для проверки изображений через верификатор OpenAI SynthID.
• Fixed: Исправлены артефакты масок в моделях Doubao.
• Added: Улучшена автоматическая выборка движка и добавлена строгая проверка соответствия документации коду.