AI-verwijdering van watermerken in afbeeldingen getest: verandert dit gezichten, labels of de rest van de afbeelding?

Het resultaat: een verwijderd watermerk betekent niet dat de afbeelding ongewijzigd is

We gebruikten één synthetisch portret waarop geen herkenbaar echt persoon staat afgebeeld. We voegden lokaal gemaakte watermerken toe: een ondoorzichtig logo in de hoek, doorschijnende tekst over het gezicht en een herhaald patroon. Een schone versie zonder watermerk diende als controle. We stuurden de versies met watermerk naar de aanbieder van de beeldbewerking en vergeleken de uitvoer pixel voor pixel met een schone referentie en bekende maskers die niet naar het model waren gestuurd.

Bij het watermerk in de hoek daalde de gemiddelde fout binnen het masker van 160,50 naar 1,73 op een pixelschaal van 0–255. De zichtbare markering werd in dat gebied dus vrijwel volledig vervangen. De verandering bleef echter niet beperkt tot het watermerk: de gemiddelde fout buiten het masker was 3,91 en 19,1% van de pixels buiten het masker veranderde in minstens één kleurkanaal met meer dan 8. Ook de schone controleafbeelding veranderde: 23,1% van de pixels overschreed die drempel.

De conclusie die dit onderzoek ondersteunt, is beperkt: in deze gecontroleerde voorbeelden werd het gemarkeerde gebied zichtbaar opnieuw gegenereerd. Het experiment ondersteunt niet de beweringen ‘alleen de pixels van het watermerk zijn veranderd’, ‘de oorspronkelijke achtergrond is exact hersteld’ of ‘alle portretten blijven gegarandeerd intact’.

Vier gecontroleerde situaties

Alle vier invoerbeelden zijn versies van 1024 × 1024 van hetzelfde synthetische portret. Omdat de markeringen lokaal zijn toegevoegd, hebben we een schone referentieafbeelding en exacte maskers. Het model kreeg alleen beelden met markeringen en schriftelijke instructies, niet de schone referentie of het exacte masker. Zo kunnen we de bedekte gebieden beoordelen en tegelijk controleren of de prompt is gevolgd.

Situatie	Bedekte pixels	Opzet
Ondoorzichtige tekst/logo in de hoek	2,05%	Kleine markering op een egale achtergrond
Doorschijnende tekst over ogen en neus	2,63%	Tekst loopt over details van het gezicht
Doorschijnende tekst, herhaald over de hele afbeelding	13,82%	Meerdere markeringen lopen over gezicht, haar en kleding
Schone, ongemarkeerde controleafbeelding	0%	Test of het model een afbeelding toch verandert

De verzoeken specificeerden GPT Image 2 en de hoogste kwaliteit via de proxy voor beeldbewerking die in dit project is ingesteld. Het daadwerkelijke backendmodel van de proxy is niet onafhankelijk bevestigd en we hebben geen factuur gecontroleerd. De verwerkingstijd omvat proxyverwerking en het downloaden van de afbeelding; het is niet de zuivere inferentietijd van het model.

Het bedekte gebied verbeterde, maar de rest veranderde toch

In de eerste prompt werd het model gevraagd de persoon, kleding, achtergrond en gewone tekst te behouden, maar er werd geen bewerkingsmasker opgegeven. De tabel toont de gemiddelde absolute RGB-fout binnen het bekende watermerkgebied; een lager getal ligt dichter bij de bestaande schone synthetische referentie. De afbeeldingen hebben dezelfde afmetingen, maar zijn na generatie niet uitgelijnd. Daarom tellen ook textuur- en kleine geometrische veranderingen mee in de fout.

Test	Bedekt gebied	Verwerkingstijd	MAE in gemaskeerd gebied: invoer → uitvoer	Ongemaskeerde pixels die meer dan 8 veranderen
Ondoorzichtige markering in de hoek	2,05%	36,1 s	160,50 → 1,73	19,1%
Doorschijnende gezichtstekst · eerste prompt	2,63%	47,3 s	55,66 → 6,93	17,3%
Herhaalde tekst · eerste prompt	13,82%	69,4 s	26,46 → 5,41	25,9%
Schone, ongemarkeerde controleafbeelding	0%	44,2 s	N.v.t.	23,1%

‘Pixels die meer dan 8 veranderen’ is een telling met een vaste drempel. Dit is niet het aandeel veranderingen dat iemand zou opmerken en zegt niets over de vraag of de persoon herkenbaar blijft. Het is een aanwijzing om gebieden buiten het watermerk te controleren, geen score voor de kwaliteit van de hele afbeelding. Bij pixelvergelijking zonder uitlijning tellen ook opnieuw gegenereerde textuur en kleine verschuivingen mee.

Hielp het om het model te vragen een kledinglabel te behouden?

Op het shirt van het portret staat gewone tekst: STUDIO 07. In de eerste prompt werd het model in algemene zin gevraagd tekst te behouden, maar de uitvoer veranderde dit label toch. In een tweede verzoek werd DEMO WATERMARK genoemd als de enige markering die verwijderd moest worden, met het verzoek STUDIO 07 exact te behouden. Dit is een vergelijking van prompts op dezelfde synthetische afbeelding, geen herhaalde steekproef met een andere foto.

Bij tekst op het gezicht verlaagde het tweede verzoek de MAE in het gemaskeerde gebied van 6,93 naar 6,73, een kleine verandering. In het ongemaskeerde deel van het gezicht veranderde het aandeel pixels dat meer dan 8 afweek van 24,74% naar 24,11%. Voor het legitieme label op het shirt steeg hetzelfde aandeel pixels boven de drempel van 26,61% naar 31,54%; de explicietere instructie om de tekst te behouden beschermde deze niet betrouwbaar. Ook de tweede prompt voor het herhaalde watermerk verbeterde de score voor het gemaskeerde gebied, maar meer dan de helft van de pixels van het gewone label veranderde nog steeds met meer dan 8.

Specifiekere instructies kunnen één uitvoer beïnvloeden, maar werken niet als een bewerkingsmasker en garanderen geen exact behoud. Een generatief model maakt een nieuw gerenderde afbeelding. Om veranderingen tot het gemarkeerde gebied te beperken, moet een workflow ook het gebied betrouwbaar lokaliseren en de compositie tot dat masker beperken. Automatische lokalisatie op echte afbeeldingen kan zelf de verkeerde pixels meenemen of uitsluiten.

Herstellen is niet hetzelfde als de oorspronkelijke pixels terughalen

Omdat deze test het exacte watermerkgebied kent, kunnen we tijdens de offline beoordeling het exacte masker gebruiken om de gegenereerde uitsnede terug te plaatsen in het origineel. Zo blijven alle pixels buiten het gebied exact behouden. Dit is echter alleen een hulpmiddel voor de meting; het is niet iets wat het model heeft gedaan of wat het huidige product automatisch garandeert. Een gewone gebruiker uploadt alleen een afbeelding met markering; de oorspronkelijke begrenzing is onbekend.

Zelfs een lage MAE in het gemaskeerde gebied betekent alleen dat het model aannemelijke vervangende inhoud heeft gegenereerd. Het heeft de oorspronkelijke pixels die achter de markering zaten niet gelezen. Haarlokken, huidtextuur, kleine kledinglabels en unieke voorwerpen kunnen opnieuw worden getekend. Een hoeklogo op een egale lucht is gemakkelijker natuurlijk te laten ogen dan tekst over de ogen of een herhaalde markering over de hele afbeelding.

Wanneer deze workflow nuttig kan zijn

• Staat een kleine markering op een egale achtergrond, dan kan de vervanging makkelijker aansluiten. Controleer toch het gezicht, de randen en gewone tekst.
• Loopt doorschijnende tekst over een gezicht, stof of belangrijk voorwerp, vergelijk dan het origineel en de uitvoer rond ogen, haar, weefsel en legitieme labels.
• Bedekt een herhaald of groot watermerk veel gebieden, dan moet er meer worden gegenereerd. Controleer elk gebied en bewaar het origineel of gebruik een uitsnede als het resultaat niet geschikt is.
• Bevat een afbeelding geen zichtbare markering, bedenk dan dat ook de schone controleafbeelding veranderde. Upload dus geen gevoelige portretfoto alleen om te experimenteren.
• Heb je toestemming om de afbeelding te bewerken, open dan de watermerkverwijderaar voor afbeeldingen, vergelijk beide weergaven en download alleen een versie die je hebt gecontroleerd.

Wanneer je de afbeeldingstool start, wordt de afbeelding naar de ingestelde beeldverwerkingsdienst gestuurd. Upload alleen afbeeldingen die je met die dienstverlener mag delen. Een gegenereerd resultaat kan gezichten, tekst in de scène of andere inhoud veranderen. Met de vergelijkings- en herhaalopties kun je alternatieven bekijken; ze beloven geen exact herstel.

Beperkingen van deze test

Er is één synthetisch portret met drie plaatsingen van markeringen en één schone controleafbeelding. Dit is geen statistische steekproef van verschillende mensen, camera’s of echte afbeeldingen van websites. Er is ook geen onafhankelijke blinde beoordeling of identiteitscontrole uitgevoerd. Het exacte masker is alleen beschikbaar voor de beoordeling; het model heeft het niet ontvangen. Een echte productworkflow moet het watermerk bovendien lokaliseren.

MAE en de telling ‘verandering groter dan 8’ zijn pixelvergelijkingen van niet-uitgelijnde RGB-afbeeldingen. Gegenereerde textuur en kleine verschuivingen beïnvloeden de uitkomsten. Deze cijfers beoordelen niet hoe aantrekkelijk de afbeelding is, of een gezicht herkenbaar blijft of hoe goed de bewerking in het algemeen is. De verwerkingstijd varieert met het netwerk, de proxy, het decoderen van de afbeelding en het downloaden.

Het testverslag bevat de opgegeven modelnaam en kwaliteitsinstelling, maar geen onafhankelijke bevestiging van het daadwerkelijke backendmodel, de kosten of de bewaartermijn van de proxy. De tweede prompt om elementen te behouden is op hetzelfde synthetische portret uitgevoerd. Deze test bewijst geen algemene verbetering door prompts en voorspelt niets over een ander model of een andere versie.

Gegevens en bronvermelding

Het experiment is uitgevoerd op 2026-10-14. Alle vier situaties gebruiken een bestaand synthetisch portret en geen echte gebruikersfoto. De invoerbeelden, markeringen, exacte maskers, prompts, uitvoerbeelden en metingen zijn gearchiveerd in de experimenteermap van het project. Het contactblad toont de invoersituaties en de ruwe gegenereerde uitvoerbeelden; de afbeelding met de markering in de hoek is een echt verwerkingsresultaat.

Het portret is gemaakt voor projecttests en toont geen geïdentificeerde persoon; het watermerk is lokaal gegenereerd. STUDIO 07 is legitieme tekst op kleding en moet behouden blijven. Het eerste verzoek zorgde er niet betrouwbaar voor dat deze tekst ongewijzigd bleef. In het tweede verzoek werd expliciet gevraagd de tekst te behouden, maar er bleven pixelverschillen. Controleer meer dan alleen of het watermerk is verdwenen.