AI 생성 이미지의 워터마크를 제거하세요.

대부분의 온라인 워터마크 지우개는 두 부류로 나뉩니다. 하나는 모든 워터마크를 정체불명의 얼룩처럼 다루어 복잡한 배경에서는 눈에 띄는 잔상을 남기는 범용 AI 인페인팅 래퍼이고, 다른 하나는 이미지를 서버로 업로드해 보관하거나 분석 또는 모델 학습에 사용할 수 있는 서비스입니다. 매일 사용하는 도구로는 어느 쪽도 적합하지 않다고 느꼈습니다.

본 AI 워터마크 제거기는 다른 접근을 택합니다. 지원되는 각 생성기마다 별도로 보정된 알고리즘을 갖추고 있어 — 도구가 브랜드 로고의 위치, 합성 방식, 가장 적합한 역연산을 모두 알고 있습니다. 그래서 일반 지우개보다 결과가 더 깔끔합니다.

모든 단계가 사용자의 기기 안에서 로컬로 실행되므로 이 도구는 파일을 볼 수 없습니다. 업로드, 가입, 유료 등급, 분석 추적이 전혀 없습니다. 사이트 전체가 Cloudflare 엣지에서 제공되는 단일 정적 번들이며 — 이미지를 처리하는 동안 네트워크 탭을 열어 보면 데이터가 포함된 요청은 보이지 않습니다.

Google Gemini의 경우, AI 워터마크 제거기는 보정된 오버레이 맵을 사용해 역알파 합성을 적용합니다. 수학적으로 정확합니다 — 추측 없이 원본 RGB 값이 그대로 복원됩니다. Gemini 경로에는 AI가 사용되지 않으며 — 순수한 픽셀 연산만으로 밀리초 단위에 끝납니다.

Doubao(豆包)의 경우, 데스크톱에서 처음 처리할 때 작은 ONNX 인페인팅 모델(MI-GAN, 27 MB, Apache-2.0)이 다운로드됩니다. 이 모델은 WebGPU 또는 WebAssembly로 브라우저에서 실행되어 우측 하단의 “豆包AI生成” 흰색 띠를 감지하고 그 아래 픽셀을 재구성합니다. 모델은 첫 다운로드 후 캐시되어 이후 이미지는 즉시 처리됩니다.

모바일에서는 Doubao 파이프라인이 자동으로 가벼운 컬럼-중앙값 폴백으로 전환됩니다 — 데스크톱의 AI 인페인팅보다 품질은 낮지만, 탭을 종료시키는 iOS Safari 메모리 압박을 피할 수 있습니다.

현대의 “워터마크 제거” 사이트들은 대개 작동을 위해 이미지를 서버에 둡니다. AI 워터마크 제거기는 그렇지 않습니다. 모든 감지, 마스크, 픽셀 쓰기가 Canvas API를 사용해 사용자의 브라우저 안에서 일어납니다. 백엔드, 로깅, 텔레메트리 파이프라인이 전혀 없습니다.

너무 좋아 보여 의심스럽다면 직접 확인할 수 있습니다. 브라우저 네트워크 패널을 열고 이미지를 드롭한 뒤 지켜보세요 — 파일을 전송하는 업로드 요청은 없습니다. 유일한 네트워크 활동은 정적 자산의 일회성 다운로드와, 데스크톱에서 Doubao를 처리할 때의 일회성 인페인팅 모델 다운로드뿐입니다.

디자이너와 마케터는 목업, 소셜 게시물, 배너, 인쇄물에 깨끗한 자산이 필요할 때 이 AI 워터마크 제거기를 찾습니다. 교육자와 연구자는 브랜드 워터마크의 시각적 잡음 없이 모델 출력을 비교하기 위해 사용합니다. 콘텐츠 제작자는 일괄 생성된 이미지의 일관된 외관을 유지하기 위해 사용합니다.

이 도구는 개인, 연구, 창의적 작업 흐름에서의 사용을 위해 제공됩니다. 워터마크 제거가 기반 콘텐츠의 라이선스를 바꾸지는 않으므로 — 원본 이미지를 만든 AI 생성기의 서비스 약관을 준수하는 책임은 사용자에게 있습니다.

현재 본 AI 워터마크 제거기는 각 시장에서 가장 잘 알려진 워터마크를 가진 세 생성기(Google Gemini, Doubao, Jimeng(即梦))와 그 외 모든 워터마크에 적용되는 수동 브러시 모드를 지원합니다. Midjourney와 여러 Stable Diffusion 파생 모델은 로드맵에 있으며, 사용자 요청을 기준으로 우선순위를 정합니다. 지원되지 않는 모델이라면 수동 브러시가 만능 대안입니다.