Video Watermark Remover API
WaveSpeedAI 비디오 워터마크 제거 — 품질을 유지하면서 비디오에서 Kling과 Seedance 워터마크, 로고, 자막, 텍스트를 제거합니다. 다양한 형식과 10분 길이의 파일을 지원합니다.
카탈로그 설명에 따라 Kling과 Seedance 플랫폼 워터마크를 특히 겨냥하며, 일반적인 로고, 자막, 텍스트 오버레이도 처리합니다. 최대 10분 길이의 파일을 지원합니다.
개요
Video Watermark Remover API 소개
Video Watermark Remover의 기능, WaveSpeedAI 모델 라인업에서의 위치, 그리고 팀들이 이 모델을 선택하는 이유.
WaveSpeedAI의 AI 미디어 편집 모델 Video Watermark Remover. WaveSpeedAI REST API로 바로 사용할 수 있습니다. WaveSpeedAI 비디오 워터마크 제거 — 품질을 유지하면서 비디오에서 Kling과 Seedance 워터마크, 로고, 자막, 텍스트를 제거합니다. 다양한 형식과 10분 길이의 파일을 지원합니다.
카탈로그 설명에 따라 Kling과 Seedance 플랫폼 워터마크를 특히 겨냥하며, 일반적인 로고, 자막, 텍스트 오버레이도 처리합니다. 최대 10분 길이의 파일을 지원합니다.
WaveSpeedAI의 Video Watermark Remover 제품군은 Video-Object-Removal 워크플로를 아우르는 REST 엔드포인트 1개를 제공합니다. 각 변형은 고유한 가격, 파라미터, 예시 출력을 갖고 있으니 입력 방식과 운영 조건에 맞는 것을 고르거나, 같은 API 키로 여러 개를 호출해 다단계 파이프라인을 구성하세요.
Video Watermark Remover 실행에도 WaveSpeedAI의 다른 1,000개 이상의 AI 모델과 같은 API 키, 결제 계정, 요청 한도 체계를 그대로 사용합니다. 별도의 벤더 설정도, 제공사별 SDK도, 벤더별 요청 한도 체계도 필요 없습니다. 하나의 연동으로 텍스트 → 이미지, 텍스트 → 비디오부터 오디오 합성, 3D 생성, 업스케일링, 편집까지 모두 지원합니다.
엔드포인트
Video Watermark Remover API 전체 엔드포인트
Video Watermark Remover 엔드포인트 1개를 지금 WaveSpeedAI에서 사용할 수 있습니다. 워크플로에 맞는 변형을 고르세요.
예시
Video Watermark Remover 활용 예시
Video Watermark Remover API로 생성한 실제 출력물입니다. 비디오 위에 마우스를 올리면 미리 보고, 클릭하면 전체 크기 뷰어가 열립니다.
사용 방법
Video Watermark Remover API 사용 방법
가입부터 결과물 생성까지 네 단계입니다. Python, Node.js, cURL 전체 예시는 아래 API 섹션에 있습니다.
- 01
API 키 받기
WaveSpeedAI 계정을 만들고 대시보드에서 API 키를 복사하세요. 신규 계정에는 무료 스타터 크레딧이 제공되어, 요금이 청구되기 전에 Playground를 수십 번 실행해 볼 수 있습니다.
- 02
Prediction 제출
입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 즉시 반환합니다. 생성은 비동기로 처리되므로 추론 중에 연결을 계속 열어 둘 필요가 없습니다.
- 03
완료될 때까지 폴링
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result로 GET 요청을 보내세요. completed이면 outputs를 반환하고, failed, cancelled, timeout, deleted이면 오류로 종료하며, 그 밖의 모든 status에서는 폴링을 계속합니다.
- 04
출력 URL 읽기
status가 "completed"가 되면 data.outputs[0]에서 URL을 읽으세요. 이 URL은 WaveSpeedAI CDN에 있는 생성된 미디어를 가리키며, 호출한 Video Watermark Remover 변형에 따라 이미지, 비디오, 오디오 또는 3D 파일입니다.
활용 사례
Video Watermark Remover 활용 사례
개발자와 크리에이터가 Video Watermark Remover API를 사용하는 대표적인 워크플로입니다.
Kling 및 Seedance 워터마크 제거
카탈로그는 이 두 가지를 주요 대상으로 명시하며, 모델은 해당 모델들이 만드는 워터마크 패턴에 맞춰 조정되어 있습니다. 메타데이터를 제거하는 플랫폼들 사이에서 직접 결제해 만든 생성물을 재사용할 때 유용합니다.
로고, 자막, 텍스트 제거
카탈로그 설명: 품질을 유지하면서 비디오에서 로고, 자막, 텍스트를 제거합니다. 편집 정리, 재더빙 준비(번인된 자막 제거), 리브랜딩 워크플로에 유용합니다.
10분 길이 파일 지원
카탈로그 설명: 최대 10분 길이의 파일을 지원합니다. 경쟁하는 많은 워터마크 제거 도구보다 길어, 전체 에피소드 콘텐츠, 강의 영상, 롱폼 소셜 게시물에 유용합니다.
스톡 영상 정리
라이선스를 구매한 영상에서 미리보기 워터마크를 제거하거나, 로열티 프리 클립을 프로덕션에 쓸 수 있도록 정리하세요. 직접 만들지 않은 워터마크를 제거하기 전에는 권리를 확인하세요.
편집 전 파이프라인 패스
NLE로 가져오기 전에 오버레이 / 자막 / 재생 아티팩트를 제거해 편집자에게 깨끗한 소스를 제공합니다. 비디오 업스케일러 Pro와 짝지어 2단계 보정 파이프라인으로 사용할 수 있습니다.
팁
Video Watermark Remover 프롬프트 작성 팁
Video Watermark Remover에서 더 나은 결과를 얻기 위한 실용적인 조언입니다. 운영 파이프라인에서 편집 모델 전반에 통하는 패턴을 바탕으로 했습니다.
- 01
사용하기 전에 권리를 확인하세요
워터마크를 제거할 권한이 있는지 확인하세요. 이 도구는 원본 콘텐츠의 라이선스를 바꾸지 않습니다. 정당하게 라이선스를 받은 영상에서 워터마크를 제거하는 것은 일상적인 작업이지만, 다른 사람의 콘텐츠에서 제거하는 것은 침해가 될 수 있습니다.
- 02
소스가 깨끗할수록 복원도 깨끗합니다
워터마크 영역의 강한 압축은 복원 품질을 떨어뜨립니다. 덜 압축된 사본을 구할 수 있다면 먼저 그렇게 하세요. 제거 도구는 4 Mbps로 다시 인코딩한 소스보다 12 Mbps 소스를 더 잘 처리합니다.
- 03
정적인 워터마크가 가장 깔끔하게 복원됩니다
비교적 정적인 배경 위 고정된 위치의 로고가 가장 깨끗한 출력을 만듭니다. 움직이는 오버레이, 애니메이션 로고, 빠르게 전환되는 배경 위의 워터마크는 천천히 검토하면 눈에 보이는 미세한 아티팩트가 남을 수 있습니다.
- 04
배치 자동화를 위해 설계되었습니다
REST API이므로 스크립트로 실행하는 배치 작업이 알맞은 방식입니다. NLE에서 하나씩 처리하는 대신 밤새 수백 개의 클립을 처리하세요. WaveSpeedAI 웹훅 콜백과 함께 쓰면 각 작업이 끝나는 시점을 알 수 있습니다.
- 05
비디오 업스케일러 Pro와 함께 사용하세요
일반적인 파이프라인: 워터마크 제거 → 업스케일 → 납품용 재인코딩. 각 단계가 이전 단계의 품질을 유지하며, 세 가지를 하나의 편집기에서 한꺼번에 처리하면 더 느리고 손실도 더 큽니다.
가격
Video Watermark Remover API 가격
가격은 출력당 책정됩니다. 최종 요금은 각 변형의 Playground에서 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다.
| 엔드포인트 | 유형 | 시작 가격 |
|---|---|---|
| wavespeed-ai/ | video-object-removal | $0.05 |
API
Video Watermark Remover API 호출하기
wavespeed.ai/accesskey에서 API 키를 발급받은 뒤 REST로 prediction을 제출하세요. Playground에서 입력 조합별로 바로 붙여넣을 수 있는 샘플이 생성됩니다.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)비교
Video Watermark Remover vs 대안
비슷한 WaveSpeedAI 모델과 비교한 Video Watermark Remover의 선택 기준.
Video Watermark Remover vs Adobe Premiere Content-Aware Fill
Premiere의 콘텐츠 인식 채우기는 편집기에 묶여 있으며 샷마다 수동 마스킹이 필요합니다. 비디오 워터마크 제거는 REST API로 배치에 적합하고 자동화할 수 있으며, 편집기 좌석이 필요 없고, Kling/Seedance 워터마크 패턴에 특화되어 있습니다.
Video Watermark Remover vs HitPaw Video Watermark Remover
HitPaw는 대화형으로 사용하는 데스크톱 앱입니다. 비디오 워터마크 제거는 API 우선이어서 SaaS 연동, 예약된 배치 작업, 파이프라인 자동화에 더 알맞습니다. 최대 10분 길이의 파일을 지원합니다.
Video Watermark Remover vs Wan 2.2 Video-Edit
Wan 2.2 Video-Edit는 명시적인 마스크와 프롬프트 입력이 필요한 범용 프롬프트 기반 비디오 편집 도구입니다. 비디오 워터마크 제거는 특화형이며 제로샷으로 동작합니다. 마스크가 필요 없고 워터마크 제거 작업에 맞춰 조정되어 있습니다.
FAQ
Video Watermark Remover API — 자주 묻는 질문
가격, 라이선스, 연동 — WaveSpeedAI에서 Video Watermark Remover 실행에 관한 자주 묻는 질문.
Video Watermark Remover API란 무엇인가요?
Video Watermark Remover — WaveSpeedAI에서 REST API로 제공되는 WaveSpeedAI의 edit 모델입니다. WaveSpeedAI 비디오 워터마크 제거 — 품질을 유지하면서 비디오에서 Kling과 Seedance 워터마크, 로고, 자막, 텍스트를 제거합니다. 다양한 형식과 10분 길이의 파일을 지원합니다. 프로그래밍 방식으로 호출하거나 위에 링크된 Playground에서 체험해 볼 수 있습니다.
Video Watermark Remover API는 어떻게 호출하나요?
WaveSpeedAI 계정을 만들고 /accesskey에서 API 키를 복사한 뒤, 입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 반환합니다. 결과 엔드포인트 폴링은 약 2초마다 시작하고, 오래 걸리는 작업은 간격을 늘리며, 종료 status가 나오면 중단하세요. 운영 환경용 Python / Node.js / cURL 예시는 위에 있습니다.
Video Watermark Remover API 요금은 얼마인가요?
Video Watermark Remover의 가격은 회당 $0.05부터입니다. 정확한 비용은 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다. Playground의 생성 버튼 옆 실시간 비용 미리보기에서 현재 입력 기준의 정확한 가격을 확인할 수 있습니다.
Video Watermark Remover에는 어떤 변형이 있나요?
WaveSpeedAI에는 라이브 Video Watermark Remover 엔드포인트가 1개 있습니다: wavespeed-ai/video-watermark-remover. 각 변형에는 고유한 Playground 페이지와 가격이 있습니다.
Video Watermark Remover 출력물을 상업적으로 사용할 수 있나요?
상업적 사용 권한은 WaveSpeedAI 모델 라이선스를 따릅니다. 대부분의 WaveSpeedAI 모델은 출력물의 상업적 사용을 허용합니다. 구체적인 라이선스 요약은 각 모델의 Playground 페이지를, 플랫폼 수준의 조건은 WaveSpeedAI 이용약관을 참고하세요.
직접 연동하지 않고 WaveSpeedAI에서 Video Watermark Remover 모델을 사용하는 이유는 무엇인가요?
API 키 하나와 결제 계정 하나로 Video Watermark Remover 모델과 다른 제공사의 1,000개 이상의 AI 모델을 모두 사용합니다. 벤더별 SDK 설정도, 별도의 요청 한도 체계도, 벤더마다 연동 코드를 다시 쓸 일도 없습니다. 가격은 대체로 WaveSpeedAI의 직접 API와 같거나 더 저렴합니다.
제공사
WaveSpeedAI 소개
WaveSpeedAI의 Video Watermark Remover 및 WaveSpeedAI 전체 모델 라인업을 만든 팀.
WaveSpeedAI는 ByteDance, Google, OpenAI, Alibaba, Kuaishou, ElevenLabs를 비롯한 모든 주요 제공업체와 수십 개의 독립 연구소가 만든 1,000개 이상의 AI 모델을 하나의 API 키, 하나의 결제 계정, 하나의 속도 제한 범위로 호스팅하는 추론 플랫폼을 운영합니다. 또한 프로덕션 파이프라인에 맞춰 조정된 자체 모델(이미지 / 비디오 업스케일러, 워터마크 제거, Animate, InfiniteTalk)도 제공합니다.
WaveSpeedAI에서 Video Watermark Remover 시작하기
가입 시 무료 스타터 크레딧 제공. WaveSpeedAI 및 다른 모든 제공사의 1,000개 이상 AI 모델을 API 키 하나로.
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