豆包AI生图去水印实用指南:5种免费方法,轻松拿下纯净原图

豆包AI生图去水印实用指南:5种免费方法,轻松拿下纯净原图
相信大部分的豆包用户都曾为水印问题困扰过,好不容易在豆包生成了一张完美的配图,却被右下角的水印破坏了整体美感。你试了各种方法,要么效果不佳,要么操作复杂,最后只能无奈放弃。

今天分享几个小方法教你简单去除它。 样图:

通过以上两张图展示,常规下载的时候都是这两种情况,水印要么在左上角、要么在右下角。接下来,我们看实操,分享5招如何获得高清无水印图片的方法。

第一种:如何开始下载无水印图片

首先,单击已经生成的图片,图片会在右边新的窗口打开,如下图:

然后,点击左上角的智能编辑,如下:

这时候图片会出现在左边的对话框中:

我们将鼠标移到图片上,鼠标右击,弹出如下菜单:

这里我们看到其中四个选项均可获取到无水印图片,无差异:

  • 在新标签页中打开图像:点击后会在新的浏览器窗口看到完整的无水印图片;
  • 将图像另存为:点击后直接下载,这种是最常用的方法之一;
  • 复制图像:点击后,可以在微信对话框中直接粘贴,也比较实用;
  • 复制图像链接:这种和在新标签页中类似,是需要在一个空白标签中粘贴打开。

好了,我们看看获得无水印图片是怎样的:

第二种:通过windows 照片编辑,去除水印

通过点击右上角的下载原图:

操作步骤:对下载好的图片,右击后,点击打开方式-》选择照片-》点击编辑;

点击AI图标,调整画笔大小,大小一般为一笔擦除水印的大小;

等待一会儿,会得到一个无水印的图片,可以跟第一种方法的图片对比一下,基本无差异。

这种方法,不局限用于豆包,用于任何有水印的图片,也是一样的操作。

第三种:裁剪法

如果水印位置在图片边缘,最简单有效的方法就是直接裁剪。通过调整画布大小或使用裁剪工具,将含有水印的部分直接切除。这种方法虽然会损失部分画面,但胜在操作简单、效果立竿见影。特别适合那些水印位于四角或边缘的图片,而且不会影响图片的核心内容展示。

第四种:覆盖遮挡法

对于无法完全去除的水印,可以采用"以毒攻毒"的策略。使用同色系的色块、渐变或图案覆盖在水印位置,或者添加新的设计元素来巧妙遮挡。这种方法特别适合设计师使用,既能解决问题,又能增加图片的设计感。关键是要确保覆盖物与整体风格协调统一。

这里还可以直接用窗口中的图片,它生成的水印在左上角,下载下来的是在右下角,将他们互相覆盖遮挡一下,就可以得到一个相对完美的无水印图片。

第五种:这次我们不用豆包,用即梦AI

即梦AI生图更丝滑,可以选择更多的模型,唯一就是即梦需要积分,但每日的免费积分,基本够用了。重点还是说去水印的问题,即梦AI非会员也是有水印。但不用慌,可以得到无水印的原图。

具体操作: 通过提示词生成图片->打开图片,点击超清->打开第一次超清的图片,继续点击超清->得到一个高清的图片

点开图片后,点击复制,第一次会弹出水印设置,如果没有的话,可以在侧边栏->设置->AI生成水印设置里面修改水印设置,打开去水印开光,保存设置。如下:

这样复制的图片还是有右下角的水印的,那这样还不是我们最终要的效果。

接下来重点来了,在右边栏,点击去【画布编辑】,在画布中我们看到的图片本身就是没有水印的,你可以截图,但截图不一定完整的对齐,但这也是一直方法。其实这种方法和第一种方法类似,右击图片->点击菜单选项【添加到对话】:

接下操作和第一种方法一样,直接复制或另存为得到的照片都是无水印的:

最终得到的图片:

好了,到这里,相信你已经掌握了,赶紧试试吧!!!

在使用中有任何问题,欢迎留言区评论,我们一起探讨更多实用的解决方案!

另外也可以添加我微信,实时解锁更多AI问题。请备注:拥抱AI。

以上仅供学习参考。

Read more

黄仁勋力荐:OpenClaw不止是下一个ChatGPT,更是AI“动手时代”的破局者

黄仁勋力荐:OpenClaw不止是下一个ChatGPT,更是AI“动手时代”的破局者

在2026年GTC大会上,英伟达创始人兼CEO黄仁勋抛出了一个振聋发聩的判断:“OpenClaw绝对是下一个ChatGPT”。 这一评价并非夸大其词,而是精准点出了AI产业的核心演进方向——从“被动回答”的语言交互,转向“主动行动”的任务执行。ChatGPT开启了大语言模型(LLM)的普及时代,让AI具备了理解和生成人类语言的能力,但它始终停留在“军师”的角色,只能提供方案建议;而OpenClaw的出现,彻底打破了这一局限,将AI变成了能动手干活的“数字员工”,完成了AI从“认知”到“执行”的关键跃迁,成为连接AI能力与现实场景的核心桥梁。 下面我将从技术本质出发,拆解OpenClaw的核心架构、关键技术实现,结合代码示例、架构图与流程图,深入解析其如何实现“行动型AI”的突破,以及为何能被黄仁勋寄予厚望,成为AI产业的下一个里程碑。 一、认知跃迁:从“回答型AI”到“行动型AI”的本质区别 要理解OpenClaw的价值,首先需要明确它与ChatGPT这类“回答型AI”的核心差异。

【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南

【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南

🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人等方向学习者 ❄️个人专栏:《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、ChatatGPT介绍 * 二、什么是提示工程? * 三、大语言模型的底层原理 * 四、AI的相关术语 * 五、如何与AI(以ChatatGPT为例)更好交流 * 5.1 使用AI的核心 * 5.2 提示组成结构 * 5.3 创建好的提示的策略 * 5.4 提示的类别 * 5.5 创建在和AI提示的进阶框架 * 5.6如何减少AI回答的空洞无味感 * 5.7 如何提高AI回答的可读性 * 六、使用AI的更多技巧 * 6.1 高效提示的原则 * 6.

Stable Diffusion v1.5技术解密:从创意到商业化的AI图像生成革命

Stable Diffusion v1.5技术解密:从创意到商业化的AI图像生成革命 【免费下载链接】stable_diffusion_v1_5Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model capable of generating photo-realistic images given any text input. 项目地址: https://ai.gitcode.com/openMind/stable_diffusion_v1_5 还在为AI图像生成的复杂技术而头疼吗?想要快速掌握这个价值数十亿美元市场背后的核心技术吗?今天,我将带你深入Stable Diffusion v1.5的技术内核,揭秘它如何从实验室走向商业化应用的完整路径。无论你是技术开发者、内容创作者还是企业决策者,这篇文章都将成为你进入AIGC世界的通行证 🚀 开篇:AI图像生成的三大痛点与解决方案 在深入技术细节之前,

七大AIGC测试工具横向评测:赋能软件测试的AI利器

七大AIGC测试工具横向评测:赋能软件测试的AI利器

在AI技术迅猛发展的2025年,AIGC(人工智能生成内容)工具已深度融入软件测试领域,显著提升测试效率和质量。本次评测聚焦七大主流工具:CodeWhisperer、GitHub Copilot、Testim、Selenium AI、Test.ai、Mabl和Functionize。评测基于实际测试场景(如Web/API测试、移动端兼容性验证),从核心功能、优缺点、适用性及成本四维度展开。目标是为测试工程师提供数据驱动的决策参考。评测方法包括工具实测(使用Python/Java测试脚本)、用户反馈分析(来源Stack Overflow和GitHub议题)及性能基准测试(错误检测率、执行速度)。以下是详细横向比较。 一、工具核心功能与评测结果 1. Amazon CodeWhisperer * 功能亮点:基于AWS的AI代码助手,专精于测试脚本生成。支持Python、Java等语言,能自动补全测试用例(如Selenium脚本),并集成漏洞扫描。实测中,生成100行测试代码的平均时间仅5秒,错误率低于5%。 * 优点: