SynthID-Bypass：利用ComfyUI 工作流移除谷歌SynthID水印

谷歌在 Nano Banana Pro 等模型中集成了 SynthID ——一种旨在检测 AI 生成图像的不可见数字水印技术。然而，任何安全机制的有效性，都需经受“红队测试”的检验。

由开发者00quebec提出的新项目 SynthID-Bypass，提供了一套基于 ComfyUI 的概念验证工作流，展示了如何通过扩散模型的“低去噪重渲染”策略，有效移除 SynthID 水印，同时保留图像主体内容与结构。

• GitHub：https://github.com/00quebec/Synthid-Bypass
• 网盘下载：https://pan.quark.cn/s/bb68b66c179a?pwd=r8DG

开发者免责声明：本项目仅用于教育与 AI 安全研究，不得用于规避版权、伪造内容或任何恶意用途。所有代码与方法“按原样”提供，无任何担保。

为什么研究 SynthID？

SynthID 作为当前主流的 AI 水印方案之一，其核心是将微妙的噪声模式嵌入到生成图像的像素空间中。这些噪声对人眼不可见，但可通过专用检测器（如 Gemini 内置分析器）识别。

然而，如果水印仅存在于像素级噪声中，那么通过重建图像是否就能将其“洗掉”？

正是这一问题，催生了本研究。

核心发现：水印可被“像素清洗”移除

研究者通过一个巧妙的可视化实验揭示了水印的本质：

1. 用 Nano Banana Pro 生成一张纯黑图像；
2. 极度提升其曝光、亮度与阴影，同时降低对比度；
3. 结果显示出非确定性的、类似噪声的水印图案——每次生成都不同。

这表明：SynthID 水印是生成过程中注入的随机扰动，而非语义或频域特征。

基于此，开发者提出假设：

若使用扩散模型以极低去噪强度（如 denoise=0.2）对图像进行“温和重绘”，即可替换原始噪声（含水印），同时保留高层语义。

技术实现：两种 ComfyUI 工作流

开发者提供了两类工作流，均基于 多阶段低去噪 + 结构引导 架构：

1. 通用绕过流程（Synthid_Bypass.json）

• Canny 边缘检测：提取原始图像结构轮廓；
• ControlNet 引导：确保重绘过程严格遵循原始构图；
• 三阶段 KSampler：以极低 denoise 值迭代重绘，逐步“清洗”像素噪声；
• FaceDetailer：自动检测并精细修复人脸区域，防止面部失真。

2. 人像优化流程（Synthid_Bypass_Portrait.json）

• 人脸感知遮罩：使用 YOLO 模型精确定位面部；
• 局部修复与拼接：通过 InpaintCropImproved 裁剪人脸，单独处理后无缝融合；
• 专用超分：应用 SeedVR2 对人脸区域进行细节增强。

两种流程在保留视觉内容的同时，使 SynthID 检测器无法识别水印——实测中，Gemini 等工具将处理后图像判定为“非 AI 生成”。

伦理立场：安全研究，而非攻击工具

本项目明确反对滥用，并强调以下原则：

• 负责任的披露：通过公开方法，推动水印技术迭代；
• 社区共建防御：鼓励开发者测试边界、提出更强方案；
• 警惕“猫鼠游戏”：像素级水印易受重建攻击，未来需探索语义域、频域或模型内嵌等更鲁棒的方案。

开发者呼吁：不要把水印当作“银弹”。合成媒体的真实性保障，需结合技术、政策与用户教育。

如何复现？（研究用途）

环境要求

• ComfyUI 最新版（支持自定义节点）
• GPU 显存 ≥ 16GB（推荐）
• 必装自定义节点：
  • ComfyUI Impact Pack
  • FaceDetailer 相关组件
  • Inpaint Crop & Stitch
  • SeedVR2 Nodes（人像流程）

模型依赖（部分）

完整模型列表与下载链接见项目 README。

使用步骤

1. 加载工作流 JSON 到 ComfyUI；
2. 在 Load Image 节点输入 SynthID 水印图像；
3. 点击 Queue Prompt；
4. 输出图像即为“去水印”版本。

局限性与未来方向

当前方法仍有不足：

• 高分辨率图像（>4K）需降采样；
• 可能丢失背景细节（如纹理、文字）；
• 对精细结构（如织物、文字）可能引入伪影；
• 依赖较强算力，难以大规模部署。

未来研究可探索：

• 水印嵌入到潜在空间或频域；
• 利用模型内部激活而非像素输出进行标记；
• 多模态一致性验证（如文本-图像对齐）。