近日潜伏在西红柿的原创区偷学了不少打水印的方法，总之大概学到了：普白，黑素，底纹，全屏，模糊条，剩下基本属于装饰效果不计入学习范围【
然后为了测试水印强度使用了 kaze 进行去水印⸺这个工具可以用 AI 重绘纯色水印遮挡的部分，得出的结论：还得是模糊条。
为什么说这一篇是古代水印魔法呢，是因为我后续还打算写一篇现代水印的测评：盲水印，Glaze，Mist，Nightshade。
目前的结果是比较悲观的，因为用 Glaze 和 Nightshade 的官网图测试了一下，这两个方案的干扰对 gemini 已经失效了⸺或许因为它是针对 stable diffusion 开发的方案，一开始就对别的模型无效。所以可想而知在标注和训练的环节调用 gemini 等第三方模型对图片进行识别就可以绕开这些干扰，而鉴于目前支持图像识别的 AI 模型越来越多，我对这几个项目的未来持悲观态度。
提示：本文图片采用 Squoosh 转换成了 avif 格式，如遇到打不开图片的情况请更新浏览器。
水印强度简评
先放一些省流版的结论，之后再慢慢图解。
- 底纹｜未去除
不带文字的底纹不会被 AI 识别成水印，但这个方法用 PS 的高反差保留就可以消掉，结论：无效 - 普白｜未测试
一样用 PS 就能消掉，面对 AI 时的处理类型和黑素一致，结论：无效 - 黑素｜可去除
无论是实体黑素还是叠加（覆盖）黑素都会被识别并被 AI 重绘，结论：无效 - 全屏｜可去除
原理和黑素一致，结论：无效 - 模糊条｜未去除
添加描边效果可以伪装成画面内容绕过 AI 识别，结论：有效
测试图对比
使用测试图：忘却前夜立绘，应该是官方 wiki 上存下来的图，姑且算作公开素材吧……
使用水印：西红柿上保存的公开摸鱼水印，因为我实在搞不懂怎么提取纯净链接所以就只保留笔记作者名字了……格子爱心：偏安；斜线：Yoliz；底纹：阿达子。
测试 1｜细模糊条 + 全屏
测试 1 采用的水印效果：底纹→全屏浮雕→细模糊条→全屏斜线，全军覆没，甚至连底纹上的雪花点也没了。
测试的时候我还以为自己打得很厚，结果全部被识别出来重绘了。模糊条起到了一定的干扰作用，但似乎因为太细了 + 与全屏斜线的形状近似（实际上这个模糊条的形状是全屏斜线的描边），也被一起识别重绘了。
虽然底纹没被去除，但我猜这个并不是技术上的原因，而是底纹被识别成了肌理，用一些旧照片修复工具也可以丝滑地去掉……（实际上 PS 的高反差保留也行）
另外一提是这个阶段也拿了我原创圈亲友打的图做测试，也是除了蕾丝模糊条（基本上是个三角边框的尺寸）以外全军覆没（包括小水印周围的细模糊条），底纹中的文字部分也被一起消除了。
测试 2｜模糊格子
测试 2 采用的水印效果：底纹→模糊条→全屏浮雕→全屏斜线，这次模糊条被保留了下来，其它位置依然全军覆没。
在测试 1 的基础上加大了模糊条的面积，并用黑色叠加添加了描边。值得一提的是这次底纹里的雪花点也被保留下来了，或许是在模糊条的干扰下雪花点不再是连续重复图像，所以被识别成了图片的一部分？
但可以看到模糊条打成这样图片基本也没什么可读性了，只能说有一种朦胧的美……
测试 3｜模糊小格子
测试 3 采用的水印效果：底纹→模糊条→全屏斜线，模糊条依然保留，甚至保留了一些全屏斜线。
在测试 2 的基础上减小的模糊条的尺寸（切碎了但占比没变），确实有效干扰了 AI 的识别，很好笑的是模糊条里的清晰部分也被重绘成了模糊条……
但这个可读性依然不敢恭维，感觉比大格子看起来更乱了 x
测试 4｜实色小格子
测试 4 采用的水印效果：把测试 3 的模糊条填充全黑，保留了一些底纹上的小花纹其它全灭，效果明显不如模糊条。
因为纯色水印的范围实在是太好识别了，遇到带重绘效果的 AI 基本如入无人之境。
以及这个方案的可读性是所有方案里最差的……虽然重绘的效果也不怎么样，但是擦了水印的脸肯定是保不住了。
阶段研究总结
诶两个标题挨在一起好像怪怪的让我写点东西填上【？
……写到这实在忍不住吐槽一句我看起来好像写论文有瘾：）
技术要点
大概是现阶段总结出的对抗 AI 的打水印要点：
- 底纹｜使用不含文字的肌理底纹
- 普白 & 黑素 & 全屏｜重复图案检测 + 深度检测，逃不掉的，主要起到一个装饰上的作用
- 模糊条｜要宽要大要描边，最好从底图上吸色描边
以及不要把模糊条的轮廓和其它素材叠在一起（如蕾丝模糊条），有概率被连坐
总之就是目前对抗 AI 重绘的关键手法还是模糊条，其它素材需要依赖模糊条才能幸存，文字类和规则符号基本逃不掉检测……尝试过无限暖暖的游戏截图，用的是玩偶套的丝带妆，它直接把两个 X 型的丝带一起给我去掉了，可以说非常之幽默……
以及另一种曲线救国的方法：将署名转化成摩斯电码，用于勾线笔刷 / 背景渐变等，尤其眼睛这种不太能打水印的位置非常推荐用摩斯电码进行勾线和装饰，等于将水印融入画风中。
其它可行手段
以及其它干扰 AI 检测水印的猜想：
- 增加小水印，干扰重复图案识别
这个其实感觉不太有用，因为亲友的图加了很多小水印也还是全灭了，大概只适用于能拟态成雪花等背景元素的小水印 - 为水印层加肌理与渐变，或许叠加辅助图？用于干扰深度识别
对环境发展的一些预测
测试中对于黑底水印，kazeAI 的重绘效果并不理想，但识别是非常准确的。在未来的技术发展中可以非常轻易地结合其它生图类模型达到更理想的重绘效果，所以纯色水印是建议淘汰的方案。
测试中 kazeAI 对模糊条并不能进行有效识别，所以模糊条的形状和伪装可以作为核心技术要点【？使用。但未来不排除有人专门针对模糊条识别进行模型训练，到时模糊条是否会失效还未可知。
虽然中国大陆已经开始对生成式 AI 进行立法，要求对 AI 生成的内容进行水印标注，但一方面 SD 的训练与生成都是开源项目，另一方面立法和执法也是完全不同的两个层级。互联网实名与造谣办法实施那么久没见过几个真正被造谣网爆的人受到惩处，目前的互联网环境也看不出这条法律有任何威慑力，唯一的变化只是受害人更容易被找到了。
或许只有当 AI 生成的特朗普和他的梦角哥的本子满天飞的时候……才能真正迎来创作者的权益受到保护的那天……嗯……这怎么不算是一种方案呢……