Video Watermark Remover API
Video Watermark Remover de WaveSpeedAI: elimina las marcas de agua de Kling y Seedance, logotipos, subtítulos y texto de los vídeos conservando la calidad. Admite muchos formatos y archivos de 10 minutos.
Según la descripción del catálogo, está dirigido específicamente a las marcas de agua de las plataformas Kling y Seedance; también gestiona logotipos genéricos, subtítulos y superposiciones de texto. Admite archivos de hasta 10 minutos.
Resumen
Acerca de Video Watermark Remover API
Qué hace Video Watermark Remover, cómo encaja en la gama de modelos de WaveSpeedAI y por qué los equipos lo eligen.
Video Watermark Remover es un modelo de edición de medios con IA de WaveSpeedAI, disponible a través de la API REST de WaveSpeedAI. Video Watermark Remover de WaveSpeedAI: elimina las marcas de agua de Kling y Seedance, logotipos, subtítulos y texto de los vídeos conservando la calidad. Admite muchos formatos y archivos de 10 minutos.
Según la descripción del catálogo, está dirigido específicamente a las marcas de agua de las plataformas Kling y Seedance; también gestiona logotipos genéricos, subtítulos y superposiciones de texto. Admite archivos de hasta 10 minutos.
La familia Video Watermark Remover en WaveSpeedAI incluye 1 endpoint REST que cubren el flujo de trabajo de Video-Object-Removal. Cada variante tiene su propio precio, parámetros y ejemplos de resultados: elige la que se ajuste a tu modalidad de entrada y a tus requisitos de producción, o llama a varias con la misma clave de API para componer flujos de varios pasos.
Ejecuta Video Watermark Remover con la misma clave de API, la misma cuenta de facturación y los mismos límites de uso que ya usas para los demás más de 1.000 modelos de IA de WaveSpeedAI. Sin configuración aparte por proveedor, sin SDK por proveedor, sin límites de uso distintos por proveedor: una sola integración lo cubre todo, desde texto a imagen y texto a vídeo hasta síntesis de audio, generación 3D, escalado y edición.
Endpoints
Todos los endpoints de la API de Video Watermark Remover
1 endpoint de Video Watermark Remover disponible ahora en WaveSpeedAI: elige la variante que se ajuste a tu flujo de trabajo.
Ejemplos
Mira Video Watermark Remover en acción
Resultados reales generados con la API de Video Watermark Remover. Pasa el cursor sobre cualquier vídeo para previsualizarlo y haz clic para abrir el visor a tamaño completo.
Cómo empezar
Cómo usar la API de Video Watermark Remover
Cuatro pasos desde el registro hasta una generación terminada. Encontrarás ejemplos completos en Python, Node.js y cURL en la sección de API más abajo.
- 01
Obtén una clave de API
Regístrate en WaveSpeedAI y copia tu clave de API desde el panel. Las cuentas nuevas incluyen créditos gratuitos para empezar: suficientes para usar el playground unas decenas de veces antes de que empiece la facturación.
- 02
Envía una predicción
Haz POST de tu entrada como JSON a https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover. El endpoint devuelve un id de predicción de inmediato: las generaciones son asíncronas, así que no mantienes una conexión abierta durante la inferencia.
- 03
Consulta hasta que termine
Haz GET a https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Devuelve los resultados con completed; detente con un error en failed, cancelled, timeout o deleted; sigue consultando con cualquier otro estado.
- 04
Lee la URL del resultado
Cuando status sea "completed", lee la URL de data.outputs[0]. La URL apunta a tu contenido generado en la CDN de WaveSpeedAI: imagen, vídeo, audio o archivo 3D según la variante de Video Watermark Remover que hayas llamado.
Casos de uso
Qué puedes crear con Video Watermark Remover
Flujos de trabajo habituales para los que desarrolladores y creadores usan la API de Video Watermark Remover.
Eliminar marcas de agua de Kling y Seedance
El catálogo señala expresamente estos dos como objetivos principales: el modelo está ajustado a los patrones de marca de agua que producen. Útil para reutilizar tus propias generaciones de pago en plataformas que eliminan los metadatos.
Eliminación de logotipos, subtítulos y texto
Afirmación del catálogo: elimina logotipos, subtítulos y texto de los vídeos conservando la calidad. Útil para limpieza editorial, preparación de redoblajes (quitar subtítulos incrustados) y flujos de cambio de marca.
Compatibilidad con archivos de 10 minutos
Afirmación del catálogo: admite archivos de hasta 10 minutos. Más largo que muchos eliminadores de marcas de agua de la competencia; útil para episodios completos, grabaciones de clases y publicaciones sociales de formato largo.
Limpieza de metraje de archivo
Elimina las marcas de agua de previsualización del metraje con licencia después de comprarlo, o limpia clips libres de derechos para su uso en producción. Confirma los derechos antes de quitar marcas de agua que no hayas creado tú.
Pasada previa a la edición
Elimina superposiciones, subtítulos y artefactos de reproducción antes de importar a tu editor no lineal, para que el editor trabaje con un origen limpio. Combínalo con Video Upscaler Pro como pipeline de pulido en dos pasos.
Consejos
Consejos para escribir prompts en Video Watermark Remover
Consejos prácticos para obtener mejores resultados con Video Watermark Remover, basados en los patrones que funcionan en modelos de edición en flujos de producción.
- 01
Confirma los derechos antes de usarlo
Verifica que tienes permiso para eliminar la marca de agua: la herramienta no cambia la licencia del contenido de origen. Eliminar una marca de agua de metraje con licencia en regla es rutinario; eliminarla del contenido de otra persona puede constituir una infracción.
- 02
Un origen más limpio se reconstruye mejor
La compresión fuerte en la zona de la marca de agua reduce la calidad de la reconstrucción. Si puedes conseguir una copia menos comprimida, hazlo primero: el eliminador trata mejor un origen de 12 Mbps que una recodificación de 4 Mbps.
- 03
Las marcas de agua estáticas se reconstruyen mejor
Los logotipos en posiciones fijas sobre fondos relativamente estáticos dan la salida más limpia. Las superposiciones en movimiento, los logotipos animados y las marcas de agua sobre fondos de cortes rápidos pueden dejar artefactos sutiles visibles en una revisión lenta.
- 04
Diseñado para la automatización por lotes
La API REST hace que los trabajos por lotes con scripts sean el patrón adecuado: procesa cientos de clips por la noche en lugar de repasarlos uno a uno en un editor no lineal. Combínalo con los webhooks de WaveSpeedAI para saber cuándo termina cada uno.
- 05
Combínalo con Video Upscaler Pro
Pipeline habitual: eliminar la marca de agua → escalar → recodificar para la entrega. Cada paso conserva la calidad del anterior; hacer los tres a la vez en un único editor sería más lento y con más pérdidas.
Precios
Precios de la API de Video Watermark Remover
El precio es por resultado. El cargo final depende de los parámetros que definas en el playground de cada variante (resolución, duración, número de resultados, referencias).
| Endpoint | Tipo | Precio inicial |
|---|---|---|
| wavespeed-ai/ | video-object-removal | $0.05 |
API
Llama a la API de Video Watermark Remover
Obtén una clave de API en wavespeed.ai/accesskey y envía una predicción por REST. El playground genera ejemplos listos para pegar con cualquier combinación de entradas.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4"
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4"
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)Comparar
Video Watermark Remover frente a las alternativas
Cuándo elegir Video Watermark Remover en lugar de modelos similares en WaveSpeedAI.
Video Watermark Remover frente a Adobe Premiere Content-Aware Fill
El Relleno según el contenido de Premiere depende del editor y requiere enmascarar manualmente cada plano. Video Watermark Remover es una API REST: apta para lotes, automatizable, no requiere un puesto de editor y está ajustada específicamente a los patrones de marca de agua de Kling/Seedance.
Video Watermark Remover frente a HitPaw Video Watermark Remover
HitPaw es una aplicación de escritorio de uso interactivo. Video Watermark Remover prioriza la API: mejor para integración SaaS, trabajos por lotes programados y automatización de pipelines. Admite archivos de hasta 10 minutos.
Video Watermark Remover frente a Wan 2.2 Video-Edit
Wan 2.2 Video-Edit es una herramienta general de edición de vídeo guiada por prompt que requiere una máscara y un prompt explícitos. Video Watermark Remover está especializado y funciona sin ejemplos previos (zero-shot): no necesita máscara y está ajustado a la tarea concreta de eliminar marcas de agua.
Preguntas frecuentes
Video Watermark Remover API — Preguntas frecuentes
Precios, licencia, integración: preguntas habituales sobre cómo ejecutar Video Watermark Remover en WaveSpeedAI.
¿Qué es la API de Video Watermark Remover?
Video Watermark Remover es un modelo de edit de WaveSpeedAI expuesto como API REST en WaveSpeedAI. Video Watermark Remover de WaveSpeedAI: elimina las marcas de agua de Kling y Seedance, logotipos, subtítulos y texto de los vídeos conservando la calidad. Admite muchos formatos y archivos de 10 minutos. Puedes llamarlo por programación o probarlo desde el playground enlazado arriba.
¿Cómo llamo a la API de Video Watermark Remover?
Regístrate en WaveSpeedAI, copia tu clave de API desde /accesskey y haz POST a https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover con tu entrada como JSON. El endpoint devuelve un id de predicción. Consulta el endpoint de resultados aproximadamente cada 2 segundos, aumenta el intervalo en las tareas largas y detente ante cualquier estado final. Arriba tienes ejemplos en Python / Node.js / cURL orientados a producción.
¿Cuánto cuesta la API de Video Watermark Remover?
Video Watermark Remover empieza en $0.05 por ejecución. El coste exacto depende de los parámetros que definas (resolución, duración, número de resultados, referencias). La vista previa del coste en tiempo real junto al botón Generar del playground muestra el precio exacto de tu entrada actual.
¿Qué variantes de Video Watermark Remover hay disponibles?
WaveSpeedAI aloja 1 endpoints de Video Watermark Remover en producción: wavespeed-ai/video-watermark-remover. Cada variante tiene su propia página de playground y sus propios precios.
¿Puedo usar comercialmente los resultados de Video Watermark Remover?
Los derechos de uso comercial dependen de la licencia del modelo de WaveSpeedAI. La mayoría de los modelos de WaveSpeedAI permiten el uso comercial de los resultados; consulta la página del playground de cada modelo para ver el resumen de su licencia y los Términos del servicio de WaveSpeedAI para las condiciones de la plataforma.
¿Por qué usar Video Watermark Remover en WaveSpeedAI en lugar de ir directamente al proveedor?
Una sola clave de API y una sola cuenta de facturación para Video Watermark Remover Y más de 1.000 modelos de IA de otros proveedores. Sin configurar un SDK por proveedor, sin límites de uso aparte y sin reescribir el código de integración para cada proveedor. Los precios suelen ser iguales o inferiores a los de la API directa de WaveSpeedAI.
Proveedor
Acerca de WaveSpeedAI
El equipo detrás de Video Watermark Remover y de la gama más amplia de modelos de WaveSpeedAI en WaveSpeedAI.
WaveSpeedAI opera una plataforma de inferencia que aloja más de 1.000 modelos de IA de todos los grandes proveedores (ByteDance, Google, OpenAI, Alibaba, Kuaishou, ElevenLabs y decenas de laboratorios independientes) con una sola clave de API, una sola cuenta de facturación y un único marco de límites de uso. WaveSpeedAI también ofrece modelos propios (escaladores de imagen y vídeo, eliminadores de marcas de agua, Animate, InfiniteTalk) ajustados para pipelines de producción.
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