Video Watermark Remover API
WaveSpeedAI 影片浮水印移除工具可移除影片中的 Kling 與 Seedance 浮水印、標誌、字幕與文字,同時保持畫質。支援多種格式與 10 分鐘長度的檔案。
依目錄說明,專門針對 Kling 與 Seedance 平台的浮水印,同時也能處理一般標誌、字幕與文字疊加。支援最長 10 分鐘的檔案。
概覽
關於 Video Watermark Remover API
Video Watermark Remover 的功能、它在 WaveSpeedAI 模型陣容中的定位,以及團隊選用它的原因。
Video Watermark Remover 是來自 WaveSpeedAI 的AI 媒體編輯模型,可透過 WaveSpeedAI REST API 使用。WaveSpeedAI 影片浮水印移除工具可移除影片中的 Kling 與 Seedance 浮水印、標誌、字幕與文字,同時保持畫質。支援多種格式與 10 分鐘長度的檔案。
依目錄說明,專門針對 Kling 與 Seedance 平台的浮水印,同時也能處理一般標誌、字幕與文字疊加。支援最長 10 分鐘的檔案。
WaveSpeedAI 上的 Video Watermark Remover 系列提供 1 個 REST 端點,涵蓋 Video-Object-Removal 等工作流程。每個變體都有各自的定價、參數選項與範例輸出 — 請挑選符合您輸入模態與生產限制的版本,或使用同一組 API 金鑰呼叫多個變體,組合成多步驟的處理流程。
使用您呼叫其他 1,000+ 個 WaveSpeedAI AI 模型時相同的 API 金鑰、帳單帳戶與速率限制額度來執行 Video Watermark Remover。無需另外設定供應商、無需各家 SDK、無需處理各家不同的速率限制 — 一次整合,涵蓋從文字轉圖片、文字轉影片,到音訊合成、3D 生成、放大與編輯的所有功能。
端點
所有 Video Watermark Remover API 端點
WaveSpeedAI 目前提供 1 個 Video Watermark Remover 端點 — 請選擇符合您工作流程的變體。
範例
看看 Video Watermark Remover 的實際效果
由 Video Watermark Remover API 生成的真實輸出。將滑鼠移到任一影片上即可預覽,點擊可開啟完整尺寸檢視器。
使用方式
如何使用 Video Watermark Remover API
從註冊到完成生成,只要四個步驟。完整的 Python、Node.js 與 cURL 範例請見下方的 API 區段。
- 01
取得 API 金鑰
註冊 WaveSpeedAI 帳號,並從控制台複製您的 API 金鑰。新帳號會獲贈免費入門點數 — 足以在開始計費前執行數十次 Playground。
- 02
提交 prediction
將您的輸入以 JSON 格式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover。端點會立即回傳 prediction id — 生成是非同步進行的,因此推論期間您不需要保持連線。
- 03
輪詢完成狀態
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result。狀態為 completed 時回傳輸出;狀態為 failed、cancelled、timeout 或 deleted 時停止並回報錯誤;其他狀態則持續輪詢。
- 04
讀取輸出網址
當狀態為 "completed" 時,從 data.outputs[0] 讀取網址。該網址指向 WaveSpeedAI CDN 上您生成的媒體 — 依您呼叫的 Video Watermark Remover 變體,可能是圖片、影片、音訊或 3D 檔案。
應用情境
您可以用 Video Watermark Remover 打造什麼
開發者與創作者使用 Video Watermark Remover API 的常見工作流程。
移除 Kling 與 Seedance 浮水印
目錄明確將這兩者列為主要目標,模型已針對這些模型所產生的浮水印樣式調校。適合在會移除中繼資料的平台之間,重複使用您自己付費生成的內容。
移除標誌、字幕與文字
目錄說明:可在保持畫質的同時移除影片中的標誌、字幕與文字。適用於編輯清理、重新配音前的準備(移除燒錄字幕)與品牌重塑工作流程。
支援 10 分鐘的檔案
目錄說明:支援最長 10 分鐘的檔案。比許多競品浮水印移除工具更長,適合整集內容、講座素材與長篇社群貼文。
素材庫影片清理
在購買授權素材後移除預覽浮水印,或清理可免費商用的影片以供製作使用。移除非自己製作的浮水印前,請先確認擁有相關權利。
剪輯前的管線處理
在匯入剪輯軟體(NLE)之前移除疊加層、字幕與播放瑕疵,讓剪輯師拿到乾淨的來源。可搭配 Video Upscaler Pro,組成兩步驟的潤飾管線。
技巧
Video Watermark Remover 提示詞技巧
讓 Video Watermark Remover 產出更好結果的實用建議 — 整理自在實際生產流程中,編輯模型通用的有效做法。
- 01
使用前先確認權利
請確認您有權移除該浮水印,本工具不會改變來源內容的授權狀態。從取得合法授權的素材移除浮水印是例行作業;從他人內容移除則可能構成侵權。
- 02
來源越乾淨,重建越乾淨
浮水印區域若壓縮嚴重,重建品質會下降。若能取得壓縮較少的版本,請先使用;移除工具處理 12 Mbps 的來源,會比處理 4 Mbps 的重新編碼檔更好。
- 03
靜態浮水印的重建效果最乾淨
位於固定位置、背景相對靜態的標誌,能得到最乾淨的輸出。移動的疊加層、動態標誌,以及位於快速剪輯背景上的浮水印,在慢速檢視時可能會留下細微的瑕疵。
- 04
專為批次自動化設計
REST API 讓可編寫腳本的批次作業成為合適的模式:可在一夜之間處理數百支影片,而不必在剪輯軟體中逐一處理。搭配 WaveSpeedAI 的 webhook 回呼,即可得知每支影片何時完成。
- 05
搭配 Video Upscaler Pro
常見的管線:移除浮水印 → 放大 → 重新編碼以供交付。每個步驟都保留前一步驟的品質;若在單一剪輯軟體中一次完成三者,速度較慢且損失更多。
定價
Video Watermark Remover API 定價
依輸出計費。最終費用會依您在各變體 Playground 中設定的參數(解析度、時長、輸出數量、參考素材)而調整。
| 端點 | 類型 | 起始價格 |
|---|---|---|
| wavespeed-ai/ | video-object-removal | $0.05 |
API
呼叫 Video Watermark Remover API
請到 wavespeed.ai/accesskey 註冊取得 API 金鑰,然後透過 REST 提交 prediction。Playground 會為任何輸入組合產生可直接貼上的範例。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)比較
Video Watermark Remover 與其他選擇比較
在 WaveSpeedAI 上,何時該選擇 Video Watermark Remover 而非類似的模型。
Video Watermark Remover vs Adobe Premiere Content-Aware Fill
Premiere 的內容感知填色受限於剪輯軟體,且每個鏡頭都需要手動建立遮罩。影片浮水印移除工具是 REST API,適合批次處理、可自動化、不需要剪輯軟體的席次,並專門針對 Kling/Seedance 的浮水印樣式調校。
Video Watermark Remover vs HitPaw Video Watermark Remover
HitPaw 是供互動使用的桌面應用程式。影片浮水印移除工具以 API 為優先,更適合 SaaS 整合、排程批次作業與管線自動化,並支援最長 10 分鐘的檔案。
Video Watermark Remover vs Wan 2.2 Video-Edit
Wan 2.2 Video-Edit 是通用的提示詞驅動影片編輯工具,需要明確的遮罩與提示詞輸入。影片浮水印移除工具則專門化且零樣本,無須遮罩,並針對浮水印移除這項特定任務調校。
常見問題
Video Watermark Remover API — 常見問題
定價、授權、整合 — 關於在 WaveSpeedAI 上執行 Video Watermark Remover 的常見問題。
什麼是 Video Watermark Remover API?
Video Watermark Remover 是 WaveSpeedAI 的edit模型,在 WaveSpeedAI 上以 REST API 提供。WaveSpeedAI 影片浮水印移除工具可移除影片中的 Kling 與 Seedance 浮水印、標誌、字幕與文字,同時保持畫質。支援多種格式與 10 分鐘長度的檔案。您可以透過程式呼叫,也可以在上方連結的 Playground 試用。
如何呼叫 Video Watermark Remover API?
註冊 WaveSpeedAI 帳號,從 /accesskey 複製您的 API 金鑰,然後將您的輸入以 JSON 格式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-watermark-remover。端點會回傳 prediction id。請從約每 2 秒輪詢一次結果端點開始,長時間任務可拉長間隔,並在任何終止狀態時停止。上方提供適用於生產環境的 Python / Node.js / cURL 範例。
Video Watermark Remover API 的費用是多少?
Video Watermark Remover 每次執行 $0.05 起。實際費用會依您設定的參數(解析度、時長、輸出數量、參考素材)而調整。Playground 中「生成」按鈕旁的即時費用預覽會顯示您目前輸入的確切價格。
有哪些 Video Watermark Remover 變體可用?
WaveSpeedAI 提供 1 個已上線的 Video Watermark Remover 端點:wavespeed-ai/video-watermark-remover。每個變體都有各自的 Playground 頁面與定價。
Video Watermark Remover 的輸出可以商用嗎?
商業使用權依 WaveSpeedAI 的模型授權而定。多數 WaveSpeedAI 模型允許商用輸出;請參閱各模型 Playground 頁面中的授權摘要,以及 WaveSpeedAI 的服務條款了解平台層級的條件。
為什麼要在 WaveSpeedAI 上使用 Video Watermark Remover,而不是直接使用?
一組 API 金鑰、一個帳單帳戶,即可使用 Video Watermark Remover 以及來自其他供應商的 1,000+ 個 AI 模型。無需設定各家 SDK、無需處理各自獨立的速率限制、無需為每個供應商重寫整合程式碼。價格通常與 WaveSpeedAI 的直接 API 相當或更低。
提供者
關於 WaveSpeedAI
Video Watermark Remover 背後的團隊,以及 WaveSpeedAI 在 WaveSpeedAI 上的完整模型陣容。
WaveSpeedAI 營運一個推論平台,只需一組 API 金鑰、一個帳單帳戶與一組速率限制,即可使用來自各大供應商的 1,000 多個 AI 模型,包括 ByteDance、Google、OpenAI、Alibaba、快手、ElevenLabs 與數十家獨立實驗室。WaveSpeedAI 也推出針對正式生產管線調校的自有模型(圖像 / 影片放大器、浮水印移除工具、Animate、InfiniteTalk)。
在 WaveSpeedAI 上開始使用 Video Watermark Remover 打造應用
註冊即贈免費入門點數。一組 API 金鑰,涵蓋來自 WaveSpeedAI 與所有其他供應商的 1,000+ 個 AI 模型。
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