2 つの既定モデルは当サイトがホストし、ツールページで自動的に読み込まれます。以下はその他の互換オープンソースモデルで、種類ごとに公式アドレスを一覧にしています。ご自身でダウンロードしてください（ONNX へのエクスポートが必要なものもあります）。 ダウンロード後はツールページの「モデルを追加」から利用できます。
当サイトがホストするのはツールで使う 2 つの既定モデルのみです。以下のファイルは当サイトを経由せず、推論経路にも入りません。お手元の Python / ComfyUI / ONNX Runtime 環境でご利用ください。
既定モデル（YOLOv8n 検出 + MI-GAN 512 修復）は当サイトがホストし、ツールページで自動的に初期化・読み込みされます。ダウンロードは不要です。
互換条件：Ultralytics YOLOv8 / YOLO11 の検出モデル、入力は 640×640 固定。エクスポート時に NMS を有効にします（yolo export model=best.pt format=onnx imgsz=640 nms=True opset=12）。出力は [1,300,6]。クラス名は異なっても構いません（ラベル表示にのみ影響します）。
640×640 · float32 · [1,300,6] · NMSライセンス: AGPL-3.0
モデル詳細
PITA データセットで微調整した YOLOv8n。テキストとロゴの透かしを検出します。AGPL-3.0、モデルカードでは学術利用のみとされています。リポジトリは .pt のみなので、下記の手順で ONNX にエクスポートしてください。
640×640 · [1,300,6] · NMS
モデル詳細
テキスト・ロゴ・半透明・多言語の透かし向けに微調整した YOLO11。ComfyUI ノードと一緒に配布されています。.pt 重みを取得し、下記の手順でエクスポートしてください。
互換条件：MI-GAN 公式スクリプトでパイプライン全体をエクスポートします（python -m scripts.create_onnx_pipeline --resolution 256|512）。入力は uint8 の image + mask（255 保持 / 0 修復）、任意サイズ対応、出力は uint8 RGB。
uint8 image + mask · dynamic H/Wライセンス: MIT
モデル詳細
MI-GAN 256（Places2）。一般的な風景向けで、既定の 512 版より小さく高速ですが細部はやや弱くなります。公式 .pt 重みは create_onnx_pipeline.py で変換します。
uint8 image + mask · dynamic H/Wライセンス: MIT
モデル詳細
MI-GAN 256（FFHQ）。人物の顔が中心の画像でより自然になります。公式 .pt 重みは create_onnx_pipeline.py で変換します。
ひとことで言うと
AI 透かし除去ツールには 2 つの既定モデル（検出用 YOLOv8n、インペインティング用 MI-GAN 512）が同梱され、PureSnap がホストして自動的に読み込みます。このページでは他の互換オープンソース検出器とインペインティングモデルを公式ダウンロード先とともに掲載しています。これらはプロキシもキャッシュもされず、既定のパイプラインにも追加されません。一部はブラウザで実行する前に ONNX へ書き出す必要があります。
透かし除去は 2 つの作業からなります。透かしを見つけること（物体検出）と、その下にあった領域を再構成すること（インペインティング）です。このページの各モデルはどちらか一方で、ライセンス、想定入力サイズ、必要な書き出し手順とともに掲載しています。検出器とインペインターはペアで使う必要があり、片方がなければブラウザは実行できません。
ここにあるモデルが自動でダウンロードされることはありません。各項目はそのモデルを公開しているプロジェクトへのリンクなので、適用されるのは PureSnap のものではなくそのプロジェクトのライセンスです。読み込んだモデルは既定モデルと同様にブラウザ内でローカルに動作します。画像はアップロードされず、ローカルで選んだファイルは現在のセッションの間だけ保持されます。
いいえ。2 つの既定モデルは PureSnap がホストしており、初回利用時に初期化されます。追加のモデルは、別の検出器やインペインターを試したい方向けです。
ツールは ONNX Runtime Web を通じてブラウザでモデルを実行するため、PyTorch のチェックポイント（.pt）として配布される重みはそのままでは使えません。該当する項目は通常リポジトリに書き出しスクリプトが付属しています。ONNX へ書き出してから、生成されたファイルをツールに追加してください。
いいえ。各モデルはそれぞれのライセンスを保持し、カードに表示されます。商用利用の前に確認してください。研究用途限定や出典表示が必要なものもあります。
最終更新：2026-10-26