KK 视频去水印·马赛克助手
Overview
一个本地离线、绿色便携的视频水印/区域修复小工具，单文件 Python（tkinter 界面）。在不上传任何素材的前提下，帮你去除视频里的水印、Logo、字幕条、台标，或对被马赛克/遮挡的区域做智能填补，并保留原音轨。
四个处理后端：
1. 区域修复（OpenCV inpaint） —— 零依赖，适合各类水印、马赛克区域。
2. delogo 快速去水印（ffmpeg） —— 适合角落的静态不透明 Logo，整段一次编码、速度快。
3. 半透明水印自动去除（时间统计反混叠） —— 针对电视台标这类加性常驻水印，自动检测并反混叠。
4. 移动水印跟踪 —— 针对在画面内漂浮移动的水印，自动跟踪运动轨迹并逐帧修复。
AI 升级（免费、本地化）：
- LaMa（Samsung AI, WACV2022, Apache-2.0）ONNX 补全 —— 用傅里叶卷积学到“画面该怎么长”，质量显著优于 OpenCV inpaint；接入“区域修复·AI / 智能自动修复 / 马赛克智能修复”三种模式。
- DirectML 显卡加速 —— 装 onnxruntime-directml 后自动启用 AMD/NVIDIA 独显加速；老显卡跑不动时自动回退 CPU 继续。
- 马赛克 CV 检测 + 可选 Real-ESRGAN 锐化、PP-OCRv4 文字检测（可选） 等。
When to use this skill
- 用户想在本地处理自有素材，去除视频水印/Logo/字幕/台标，或修复马赛克/遮挡区域。
- 用户明确要求“本地、离线、不上传、绿色工具”，不要付费云 API。
- 用户需要把视频里漂浮移动的水印逐帧清除。
- 注意：马赛克区域原始像素已被破坏，工具做的是 AI 估算填补（观感更好但非原图）；任何“去马赛克还原原图”的宣称都是骗局。
Quick Start（workflow）
- 安装依赖：双击
scripts/安装依赖.bat（或命令行python -m pip install opencv-python-headless imageio-ffmpeg onnxruntime-directml onnx）。只需一次。 - 下载模型：双击
scripts/下载模型.bat，把 LaMa 权重拉到scripts/lib/models并自动量化出lama_int8.onnx。只需一次（也可在工具内首次用 AI 模式时按提示自动下载）。 - 启动工具：双击
scripts/启动工具.bat（脚本会自动探测本机 Python；缺依赖会提示先装）。 - 处理视频：
- 点「选择视频…」或直接把视频文件拖进窗口；
- 在画面上框选水印/马赛克区域（可多框，右键撤销，AI 模式可全自动检测）；
- 选模式与 LaMa 精度（自动/int8/fp32），点「开始处理」；
- 输出在同目录，命名「原名_已修复.mp4」。
> 一键命令行（无需 GUI）：python video_cleaner.py --cli <输入> <输出> <inpaint|lama|delogo|temporal|tracking|auto|mosaic> [区域 "x,y,w,h"] [半径] [起始秒] [结束秒] [采样帧数]
Resources
scripts/
video_cleaner.py—— 主程序（GUI + 算法后端 + CLI）。可直接python video_cleaner.py运行；--download下载模型，--cli命令行处理，--smoke自检。安装依赖.bat/下载模型.bat/启动工具.bat—— Windows 一键脚本（自动找 Python、含国内镜像兜底）。icon.ico/logo.png—— 界面图标（脚本同目录，自动加载）。lib/models/—— 首次下载模型后自动生成的目录（不在仓库内，运行时创建）。
references/
使用说明.txt—— 面向用户的中文使用文档与常见问题。KK视频去水印马赛克助手_能力升级分析.md—— 能力升级的设计分析与开源方案依据（含诚实边界说明）。
assets/
无（图标已随脚本放在 scripts/）。
Notes / 边界
- 合法使用：仅处理你有合法使用权的素材；去他人内容水印可能侵权。
- 马赛克不可还原：工具是 AI 合理补全，非还原原始像素。
- GPU 回退：部分老显卡跑 LaMa 个别算子失败时，工具会自动回退 CPU（约 2~3 秒/帧），并在
error_log.txt记录原因，无需手动干预。 - 隐私：本工具全程本地运行，不上传任何文件；脚本不收集任何信息。
- 依赖与模型：依赖 pip 安装、模型首次使用时下载，均不在 skill 包内（保持包体精简、可发布）。
