How do I install the Image Watermark Filter skill?

Run npx skillmds@latest add cas-bigdatalab/image-watermark-filter in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Image Watermark Filter safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Image Watermark Filter?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Image Watermark Filter free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Image Watermark Filter?

cas-bigdatalab (@cas-bigdatalab) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Image Watermark Filter by cas-bigdatalab

Name: Image Watermark Filter
Author: cas-bigdatalab

Image Watermark Filter

图像水印过滤器。过滤器以保持其图像没有水印的样本具有高概率。本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到图像水印检测、图片无水印过滤、水印去除、检测图片水印等需求时使用此skill。

File contents

功能概述

该算子使用水印检测模型判断图像是否包含水印，过滤掉水印概率超过阈值的图像，保留无水印的样本。支持多种过滤策略：

any: 任意一张图像符合条件即保留
all: 所有图像都符合条件才保留

核心参数

参数	类型	必填	默认值	说明
input_path	string	是	-	输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式)
output_path	string	是	-	输出数据文件路径 (JSONL格式)
hf_watermark_model	string	否	'amrul-hzz/watermark_detector'	HuggingFace上的水印检测模型
prob_threshold	float	否	0.8	水印概率阈值（0-1之间，低于此值保留）
any_or_all	string	否	'any'	过滤策略：'any' 或 'all'
num_proc	int	否	1	并行处理的进程数

输入数据格式

输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式，每行包含一个样本，样本需包含 images 字段：

{"images": ["/path/to/image1.jpg", "/path/to/image2.jpg"]}

输出数据格式

输出为 JSONL 格式，每行一个符合条件的样本。

使用示例

命令行调用

python scripts/run_image_watermark_filter.py \
  --input_path /path/to/input.jsonl \
  --output_path /path/to/output.jsonl \
  --prob_threshold 0.8 \
  --any_or_all any

参数说明

--input_path: 输入文件路径
--output_path: 输出文件路径
--hf_watermark_model: 水印检测模型（默认：amrul-hzz/watermark_detector）
--prob_threshold: 水印概率阈值（默认0.8，值越低越严格）
--any_or_all: 过滤策略，默认any
--num_proc: 并行进程数，默认1

注意事项

输入文件中的图像路径应为有效且可访问的文件路径
该算子需要加载HuggingFace水印检测模型，首次运行会下载模型
依赖 torch，请确保已安装
处理大量数据时可适当增加 num_proc 提高效率

---name: image-watermark-filterdescription: 图像水印过滤器。过滤器以保持其图像没有水印的样本具有高概率。本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到图像水印检测、图片无水印过滤、水印去除、检测图片水印等需求时使用此skill。---## 功能概述该算子使用水印检测模型判断图像是否包含水印，过滤掉水印概率超过阈值的图像，保留无水印的样本。支持多种过滤策略：- `any`: 任意一张图像符合条件即保留- `all`: 所有图像都符合条件才保留## 核心参数| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 ||------|------|------|--------|------|| input_path | string | 是 | - | 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式) || output_path | string | 是 | - | 输出数据文件路径 (JSONL格式) || hf_watermark_model | string | 否 | 'amrul-hzz/watermark_detector' | HuggingFace上的水印检测模型 || prob_threshold | float | 否 | 0.8 | 水印概率阈值（0-1之间，低于此值保留） || any_or_all | string | 否 | 'any' | 过滤策略：'any' 或 'all' || num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 |## 输入数据格式输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式，每行包含一个样本，样本需包含 `images` 字段：```json{"images": ["/path/to/image1.jpg", "/path/to/image2.jpg"]}```## 输出数据格式输出为 JSONL 格式，每行一个符合条件的样本。## 使用示例### 命令行调用```bashpython scripts/run_image_watermark_filter.py \ --input_path /path/to/input.jsonl \ --output_path /path/to/output.jsonl \ --prob_threshold 0.8 \ --any_or_all any```### 参数说明- `--input_path`: 输入文件路径- `--output_path`: 输出文件路径 - `--hf_watermark_model`: 水印检测模型（默认：amrul-hzz/watermark_detector）- `--prob_threshold`: 水印概率阈值（默认0.8，值越低越严格）- `--any_or_all`: 过滤策略，默认any- `--num_proc`: 并行进程数，默认1## 注意事项1. 输入文件中的图像路径应为有效且可访问的文件路径2. 该算子需要加载HuggingFace水印检测模型，首次运行会下载模型3. 依赖 torch，请确保已安装4. 处理大量数据时可适当增加 num_proc 提高效率

Frequently asked questions