图片来源：ChatGPT 由 ledge.ai 生成
一个专门处理 AI 生成图片中可见 / 不可见水印以及来历元数据的开源工具「Remove-AI-Watermarks{target="_blank"}」已在 GitHub 上公开。根据 PyPI 信息，最新版 0.8.9 于 2026 年 6 月 3 日发布，采用 MIT 许可证，支持 Python 3.10 及以上版本。
Remove-AI-Watermarks 号称可以针对 Google Gemini、ChatGPT / DALL·E、Stable Diffusion、Adobe Firefly、Midjourney 等多种生成式 AI 的图片，处理其中的可见水印、不可见水印，以及 C2PA Content Credentials、EXIF/XMP 中的「Made with AI」标签等信息。在 OpenAI、Google DeepMind 等公司不断强化 AI 生成内容来历标注的背景下，这类工具的出现，再次凸显了仅依赖水印或元数据来确认内容真实性的难度。
可见水印、不可见水印与 AI 元数据均在处理范围内
Remove-AI-Watermarks 既可以作为命令行工具（CLI）使用，也可以作为 Python 库集成。根据 GitHub 上的 README，它的处理对象包括：Google Gemini 的星光状标志、字节系服务的可见标签，以及 SynthID、StableSignature、TreeRing 等不可见水印，还包括 C2PA Content Credentials、EXIF/XMP 等元数据。
在支持的生成源列表中，列出了 Google Gemini / Nano Banana / Gemini 3 Pro、OpenAI DALL-E 3 / ChatGPT、Stable Diffusion / SDXL、Adobe Firefly、Stability AI、Microsoft Designer / Bing Image Creator、xAI Grok、Midjourney、Meta AI 等。工具还具备检测图片中来历信息的功能，能够汇总并判断 C2PA 发行者信息、IPTC 的「Made with AI」字段、各类生成式 AI 工具写入的 EXIF/XMP 标签、xAI Grok 的 EXIF 签名、中国地区的 AIGC 标签、与 SynthID 相关的元数据等。
CLI 版为 MIT 许可证，在线版按处理内容收费
「remove-ai-watermarks 0.8.9」已于 2026 年 6 月 3 日在 PyPI 上架，采用 MIT 开源许可证，支持 Python 3.10 及以上环境。
图片来源：RAIW{target="_blank"}
在 GitHub 仓库中，开发者还提供了在线版服务「RAIW{target="_blank"}」的入口。RAIW 支持 PNG、JPG、WebP 格式图片，其中「Quick clean」功能可免费使用，用于处理可见的 AI 标志和「Made with AI」标签等。而针对 ChatGPT、Gemini、DALL-E 等图片中嵌入的不可见水印，则提供名为「All-in-one」的付费方案，需要使用 GPU 进行处理，价格为每张图片 1.25 美元。
工具的使用范围被限定在用户本人拥有或享有修改权利的图片上。禁止删除合法的版权信息、伪造作者身份，或将该工具用于违法、欺诈等不正当目的。对于不可见水印的处理效果，项目方也明确为「尽力而为」（best effort），并不保证一定能将嵌入的像素级信号永久变为不可检测。
仅靠水印难以保证内容真正性，综合治理成关键
围绕 AI 生成内容附加来历信息的举措正在不断加强。2026 年 5 月 19 日，OpenAI 宣布了一系列提升 AI 生成内容透明度的措施，包括采用符合 C2PA 标准的来历元数据、引入 Google DeepMind 的 SynthID 技术，以及预览内容验证工具等。OpenAI 也指出，像 C2PA 这类基于元数据的来历信息，在文件转换、上传平台或被截图时可能会丢失，因此计划将其与不可见水印技术 SynthID 结合使用。
Google DeepMind 推出的 SynthID{target="_blank"}，是一种面向 AI 生成图片、音频、文本、视频的数字水印技术。在图片和视频场景中，它会嵌入人眼无法察觉的不可见水印，并设计为在裁剪、滤镜、压缩等常见编辑操作后仍尽可能保持可检测性。
Remove-AI-Watermarks 的出现，从另一个侧面说明：单一依靠来历标注与水印，很难构成万无一失的识别手段。要真正提升 AI 生成内容的透明度和可追溯性，除了水印和元数据，还需要结合更完善的检测技术、平台侧的运营与标注机制、明确的使用条款与法律制度，以及面向用户的教育与引导等多种措施，形成综合治理体系。
