Test usuwania znaków wodnych z obrazu za pomocą AI: czy zmienia twarze, napisy lub resztę obrazu?

Wynik: usunięty znak wodny nie oznacza niezmienionego obrazu

Użyliśmy jednego syntetycznego portretu, który nie przedstawia rozpoznanej prawdziwej osoby. Lokalnie wygenerowane znaki dodano jako nieprzezroczyste logo w rogu, półprzezroczysty tekst na twarzy oraz wzór kafelkowy. Czysta, nieoznaczona wersja służyła jako materiał kontrolny. Oznaczone obrazy wejściowe wysłaliśmy do dostawcy edycji obrazu, a jego wyniki porównaliśmy piksel po pikselu z czystym wzorcem i znanymi maskami, których nigdy nie wysłano do modelu.

W przypadku znaku w rogu średni błąd wewnątrz maski znaku wodnego spadł ze 160,50 do 1,73 w skali pikseli 0–255, więc widoczny znak został w tym obszarze niemal całkowicie zastąpiony. Zmiana nie ograniczyła się jednak do znaku: średni błąd poza maską wyniósł 3,91, a 19,1% pikseli poza nią zmieniło się o więcej niż 8 w co najmniej jednym kanale koloru. Zmienił się również czysty materiał kontrolny: 23,1% jego pikseli przekroczyło ten próg.

Dane uzasadniają jedynie wąski wniosek: w tych kontrolowanych próbkach oznaczony obszar został widocznie wygenerowany ponownie. Eksperyment nie potwierdza stwierdzeń „zmieniły się wyłącznie piksele znaku wodnego”, „oryginalne tło zostało dokładnie odzyskane” ani „wszystkie portrety są bezpiecznie zachowywane”.

Cztery kontrolowane warunki

Wszystkie cztery pliki wejściowe to obrazy 1024 × 1024 przedstawiające ten sam syntetyczny portret. Ponieważ znaki dodaliśmy lokalnie, mamy czysty obraz referencyjny i dokładne maski. Model otrzymał wyłącznie obrazy ze znakami i instrukcje tekstowe, nie dostał czystego obrazu ani maski wzorcowej. Dzięki temu możemy ocenić zakryte obszary i sprawdzić, czy model wykonał polecenie.

Warunek	Zakryte piksele	Konfiguracja
Nieprzezroczysty tekst lub logo w rogu	2,05%	Mały znak na jednolitym tle
Półprzezroczysty tekst na oczach i nosie	2,63%	Tekst przechodzi przez szczegóły twarzy
Półprzezroczysty tekst powielony na całym obrazie	13,82%	Kilka znaków przechodzi przez twarz, włosy i ubranie
Czysty obraz kontrolny bez znaków	0%	Sprawdza, czy model mimo to zmienia obraz

W żądaniach określono GPT Image 2 i najwyższą jakość za pośrednictwem skonfigurowanego w tym projekcie pośrednika do edycji obrazów. Nie potwierdziliśmy niezależnie, jaki model działał faktycznie po stronie pośrednika, ani nie zweryfikowaliśmy rachunku. Czas obejmuje przetwarzanie przez pośrednika i pobranie obrazu; nie jest to sam czas wnioskowania modelu.

Zakryty obszar się poprawił, ale reszta obrazu i tak się zmieniła

Pierwsza instrukcja prosiła model o zachowanie osoby, ubrania, tła i zwykłego tekstu, ale nie określała maski edycji. W tabeli podano średni błąd bezwzględny RGB w znanym obszarze znaku wodnego; niższa wartość oznacza większe podobieństwo do wcześniejszego, czystego obrazu referencyjnego. Obrazy mają te same wymiary, ale nie zostały wyrównane po wygenerowaniu, więc na błąd wpływają również zmiany tekstury i niewielkie przesunięcia geometryczne.

Test	Zakryty obszar	Czas	MAE zamaskowanego obszaru: wejście → wyjście	Zmiana ponad 8 w pikselach poza maską
Nieprzezroczysty znak w rogu	2,05%	36,1 s	160,50 → 1,73	19,1%
Półprzezroczysty tekst na twarzy · pierwsza instrukcja	2,63%	47,3 s	55,66 → 6,93	17,3%
Powielony tekst · pierwsza instrukcja	13,82%	69,4 s	26,46 → 5,41	25,9%
Czysty obraz kontrolny bez znaków	0%	44,2 s	Nie dotyczy	23,1%

„Piksele zmieniające się o więcej niż 8” to liczba pikseli przekraczających ustalony próg. Nie oznacza odsetka zmian, które zauważyłby człowiek, i nie mówi nic o tym, czy osoba pozostaje rozpoznawalna. To wskazówka, by sprawdzić obszary poza znakiem wodnym, a nie ocena jakości całego obrazu. Porównanie niewyrównanych pikseli uwzględnia także odtworzoną teksturę i niewielkie przesunięcia.

Czy prośba o zachowanie napisu na ubraniu pomogła?

Na portrecie na koszulce widnieje zwykły napis STUDIO 07. Pierwsza instrukcja ogólnie prosiła model o zachowanie tekstu, ale wynik i tak zmienił ten napis. Wysłaliśmy drugie żądanie, wskazując DEMO WATERMARK jako jedyny znak do usunięcia i prosząc o dokładne zachowanie STUDIO 07. To porównanie instrukcji dla tego samego syntetycznego obrazu, a nie kolejna próba na innym zdjęciu.

W przypadku tekstu na twarzy drugie żądanie obniżyło MAE zamaskowanego obszaru z 6,93 do 6,73, czyli nieznacznie. W obszarze twarzy poza maską odsetek pikseli zmieniających się o więcej niż 8 spadł z 24,74% do 24,11%. Dla autentycznego napisu na koszulce ten sam wskaźnik wzrósł z 26,61% do 31,54%; bardziej szczegółowa prośba o jego zachowanie nie chroniła go w sposób niezawodny. Druga instrukcja dotycząca powielonego znaku wodnego również poprawiła wskaźnik zamaskowanego obszaru, ale ponad połowa pikseli zwykłego napisu nadal zmieniła się o więcej niż 8.

Bardziej szczegółowe instrukcje mogą wpłynąć na pojedynczy wynik, ale nie działają jak maska edycji i nie gwarantują dokładnego zachowania obrazu. Model generatywny zwraca nowo wyrenderowany obraz. Aby ograniczyć zmiany do obszaru znaku, potrzebne byłoby też niezawodne jego wykrywanie i wklejanie wygenerowanego fragmentu wyłącznie w obrębie tej maski. Automatyczne wykrywanie na prawdziwych obrazach może jednak samo obejmować niewłaściwe piksele albo pomijać te właściwe.

Naprawa to nie odzyskanie oryginalnych pikseli

Ponieważ w tym teście znamy dokładny obszar znaku wodnego, podczas oceny offline możemy użyć maski wzorcowej, by wkleić wygenerowany fragment z powrotem do oryginału. Dzięki temu wszystkie piksele poza tym obszarem pozostają dokładnie bez zmian. To jednak pomoc przy pomiarze, a nie działanie modelu ani coś, co obecny produkt automatycznie gwarantuje. Zwykły użytkownik przesyła tylko obraz ze znakiem; faktyczne granice oryginału są nieznane.

Nawet niskie MAE w zamaskowanym obszarze oznacza, że model wygenerował wiarygodnie wyglądającą zawartość zastępczą. Nie odczytał oryginalnych pikseli ukrytych pod znakiem. Pasma włosów, faktura skóry, drobne napisy na ubraniu i wyjątkowe przedmioty mogą zostać odtworzone na nowo. Logo w rogu na jednolitym niebie łatwiej zastąpić tak, by wyglądało naturalnie, niż tekst na oczach lub znak powielony na całym obrazie.

Kiedy ten sposób pracy może się przydać

• Mały znak znajduje się na jednolitym tle: zastąpienie może łatwiej wtopić się w obraz, ale i tak sprawdź twarz, krawędzie i zwykły tekst.
• Półprzezroczysty napis przechodzi przez twarz, tkaninę lub ważny przedmiot: porównaj oryginał i wynik pod kątem oczu, włosów, splotu materiału i autentycznych napisów.
• Powielony lub duży znak wodny zakrywa wiele obszarów: więcej elementów trzeba odtworzyć, więc sprawdź każdy z nich. Jeśli wynik nie jest odpowiedni, zachowaj oryginał lub przytnij obraz.
• Obraz nie ma widocznego znaku: zmienił się także czysty obraz kontrolny, więc nie przesyłaj wrażliwego portretu tylko po to, by poeksperymentować.
• Masz prawo edytować obraz: otwórz narzędzie do usuwania znaków wodnych z obrazów, porównaj oba widoki i pobierz tylko sprawdzoną wersję.

Po uruchomieniu narzędzia obraz jest wysyłany do skonfigurowanej usługi przetwarzania obrazów. Przesyłaj tylko obrazy, którymi możesz podzielić się z tym dostawcą. Wygenerowany wynik może zmienić twarze, tekst w scenie lub inną zawartość. Funkcje porównywania i ponawiania pomagają sprawdzać alternatywy, ale nie gwarantują dokładnego odtworzenia.

Ograniczenia tego testu

Test obejmuje jeden syntetyczny portret z trzema rozmieszczeniami znaków i jeden czysty obraz kontrolny. Nie jest to próba statystyczna obejmująca różne osoby, aparaty ani prawdziwe obrazy ze stron internetowych. Nie przeprowadzono niezależnej, ślepej oceny ani weryfikacji tożsamości. Dokładna maska służy wyłącznie do oceny; model jej nie otrzymał. W rzeczywistym działaniu narzędzia trzeba też najpierw zlokalizować znak wodny.

MAE i liczba zmian „powyżej 8” to porównania niewyrównanych pikseli RGB. Wpływają na nie odtworzona tekstura i niewielkie przesunięcia. Wskaźniki te nie oceniają atrakcyjności, rozpoznawalności twarzy ani ogólnej jakości edycji. Czas zależy od sieci, pośrednika, dekodowania obrazu i pobierania.

Zapis obejmuje żądaną nazwę modelu i jakość, ale nie niezależne potwierdzenie faktycznego modelu po stronie pośrednika, kosztu ani okresu przechowywania. Drugą instrukcję dotyczącą zachowania obrazu zastosowano do tego samego syntetycznego portretu. Nie pozwala to stwierdzić, że instrukcje ogólnie poprawiają wyniki, ani przewidzieć rezultatów dla innego modelu lub jego wersji.

Dane i informacje o źródłach

Eksperyment przeprowadzono 2026-10-14. We wszystkich czterech warunkach użyto istniejącego syntetycznego portretu, bez zdjęć prawdziwych użytkowników. Obrazy wejściowe, znaki, dokładne maski, instrukcje, wyniki i metryki są zarchiwizowane w katalogu eksperymentu w projekcie. Stykówka pokazuje przypadki wejściowe i surowe wygenerowane wyniki; obraz dla znaku w rogu to jeden rzeczywisty wynik przetwarzania.

Portret utworzono na potrzeby testów projektu i nie przedstawia on zidentyfikowanej osoby; znak wodny wygenerowano lokalnie. STUDIO 07 to autentyczny napis na ubraniu i element, który miał pozostać bez zmian. Pierwsze żądanie nie zapewniło jego zachowania. Drugie wyraźnie o to prosiło, ale różnice między pikselami nadal występowały. Sprawdzaj więcej niż tylko to, czy znak wodny zniknął.