↑
যে ছবিটি ঠিক করতে চান সেটি যোগ করুন
ডিভাইস থেকে সমর্থিত ছবি নির্বাচন করুন। Preview-তে ফাইল দেখে তারপর সম্পাদনা শুরু করা যায়।
• ইমেজ প্রসেসিং
Gemini Watermark Remover
ছবির দৃশ্যমান ছোট Gemini sparkle চিহ্ন ঠিক করার জন্য তৈরি সহজ একটি image-editing টুল। আগে automatic detection চেষ্টা করুন, প্রয়োজন হলে নির্দিষ্ট জায়গা নিজে নির্বাচন করুন।
Gemini Watermark Remover
ছবি আপলোড করুন
সর্বোচ্চ ১০০ MB-এর JPG, JPEG, PNG বা WebP ছবি নির্বাচন করুন। প্রসেসিং শুরুর আগে preview দেখে সঠিক ফাইলটি নিশ্চিত করুন।
সর্বোচ্চ ফাইল সাইজ:100 MBছবি আপলোড করুন, ওয়াটারমার্কের অংশ নির্বাচন করুন, প্রসেস করুন এবং পছন্দের ফরম্যাটে ফলাফল ডাউনলোড করুন۔
01
নির্দিষ্ট অংশ সম্পাদনার চারটি ধাপ
ক্রম অনুযায়ী কাজ করুন: ছবি যোগ করুন, চিহ্নটি শনাক্ত করুন, ফলাফল পর্যালোচনা করুন এবং preview ঠিক থাকলে তবেই সংরক্ষণ করুন।
⌖
দৃশ্যমান ঝিলিক চিহ্নটির সীমানা নির্ধারণ করুন
স্বয়ংক্রিয় শনাক্তকরণ নিচের ডানদিকে ছোট উজ্জ্বল চিহ্ন খোঁজে। না পেলে বা ভুল জায়গা ধরলে চিহ্নের চারপাশে নিজে ছোট selection তৈরি করুন।
✦
নির্বাচিত অংশটি পুনর্গঠন করুন
Python/OpenCV প্রসেসর আশপাশের pixel-এর তথ্য থেকে নির্বাচিত অংশ পূরণ করার অনুমান করে। Background-এর texture ও selection-এর আকার ফলাফল বদলায়।
✓
সংরক্ষণের আগে দুই সংস্করণ পরীক্ষা করুন
Before ও After preview ভালো করে তুলনা করুন। Lossless সংরক্ষণের জন্য PNG, আর কম আকারের ফাইলের জন্য JPG/WebP বেছে নিন।
আগে → পরে
চিহ্নটি দেখা গেলে কোন বিষয়গুলো পরীক্ষা করবেন
সম্পাদিত জায়গার পাশাপাশি পুরো ছবিটি দেখুন। সূক্ষ্ম texture, লেখা, গয়না ও ধারালো edge-এর কাছে পুনর্গঠনের দাগ দেখা যেতে পারে।
ছোট ও সঠিক selection অপ্রয়োজনীয় অংশ পুনর্গঠনের চাপ কমায়। Auto ফল অসমান হলে reset করে আরও নিখুঁত manual নির্বাচন চেষ্টা করুন।
আগে
✦
→
পরে
02
সম্পাদনার নিয়ন্ত্রণ ও ব্যবহারিক সীমা
কাজের ধাপ সহজ রাখা হয়েছে: নির্বাচন, প্রসেসিং, পরীক্ষা, তারপর export। Preview দেখে ফলাফল সংরক্ষণ করবেন কি না, সেই সিদ্ধান্ত আপনার।
ব্যাকএন্ড প্রসেসিং
প্রসেসিংয়ের আগে ফাইলের ধরন, সাইজ এবং ছবির মাপ পরীক্ষা করা হয়।
সর্বোচ্চ ১০০ MB
সর্বোচ্চ upload size ১০০ MB; decode করা ছবির pixel dimensions-এরও সীমা আছে।
অটোমেটিক শনাক্তকরণ
Automatic mode নিচের ডানদিকের সীমিত অংশ পরীক্ষা করে। চিহ্ন অন্য জায়গায় থাকলে বা শনাক্ত না হলে নিজে নির্বাচন করুন।
ম্যানুয়াল নির্বাচন
স্বয়ংক্রিয় শনাক্তকরণ নিচের ডানদিকে ছোট উজ্জ্বল চিহ্ন খোঁজে। না পেলে বা ভুল জায়গা ধরলে চিহ্নের চারপাশে নিজে ছোট selection তৈরি করুন।
আগে ও পরে
সম্পাদিত জায়গার পাশাপাশি পুরো ছবিটি দেখুন। সূক্ষ্ম texture, লেখা, গয়না ও ধারালো edge-এর কাছে পুনর্গঠনের দাগ দেখা যেতে পারে।
নতুন ছবি আপলোড
রিসেট করলে বর্তমান কাজের অবস্থা পরিষ্কার হয়, তাই আগের নির্বাচন না রেখে নতুন ছবি দিয়ে শুরু করা যায়।
নিরাপদ ফাইল নাম
আপলোড ও ফলাফলের জন্য তৈরি করা আলাদা identifier ব্যবহার করা হয়; মূল ফাইলের নাম ফলাফলের নাম হিসেবে প্রকাশ করা হয় না।
রিকোয়েস্ট সীমা
Request limit বারবার automated submission কমিয়ে image processor-এর ওপর অপ্রয়োজনীয় চাপ রোধ করতে সাহায্য করে।
রেসপনসিভ লে-আউট
Layout মোবাইল, ট্যাবলেট ও desktop screen-এর সঙ্গে মানিয়ে নেয়।
ওয়াটারমার্ক সরানোর API নেই
এই workflow-তে সাইটের নিজস্ব Python/OpenCV code ব্যবহৃত হয়; watermark সরাতে paid API লাগে না।
তাৎক্ষণিক প্রসেসিং
Processing time ছবির মাপ, ডিভাইসের ক্ষমতা এবং নির্বাচিত অংশের আশপাশের সূক্ষ্ম detail-এর ওপর নির্ভর করে.
সব ফরম্যাট
JPG/JPEG, PNG এবং WebP আপলোড করা যায়; ফলাফল PNG, JPG বা WebP-তে সংরক্ষণ করা যায়।
03
ডাউনলোডের আগে কিছু পরামর্শ
নির্দিষ্ট selection দিলে সম্পাদিত অংশটি পটভূমির সঙ্গে ভালোভাবে মিশতে পারে। বাস্তব preview দেখে সিদ্ধান্ত নিন; সব ছবিতে নিখুঁত ফলের নিশ্চয়তা নেই।
ছোট ও সঠিক selection অপ্রয়োজনীয় অংশ পুনর্গঠনের চাপ কমায়। Auto ফল অসমান হলে reset করে আরও নিখুঁত manual নির্বাচন চেষ্টা করুন।
04
ছবি প্রসেসিং যেভাবে কাজ করে
সাইট ছবিটি গ্রহণ করে, মৌলিক সীমা যাচাই করে, নির্বাচিত অঞ্চল প্রসেস করে এবং download ফাইল তৈরি করে। নিখুঁতভাবে সব দাগ দূর করার নিশ্চয়তা নেই।
01
যাচাই
প্রসেসিংয়ের আগে ফাইলের ধরন, সাইজ এবং ছবির মাপ পরীক্ষা করা হয়।
02
ডিকোড
OpenCV ছবিকে pixel data-তে decode করে এবং মূল মাপ বজায় রাখে।
03
ইনপেইন্ট
Mask দিয়ে কোন অংশ ঠিক করা হবে তা নির্ধারণ করা হয়; পাশের pixel থেকে replacement content অনুমান করা হয়।
04
এনকোড
ফলাফল নির্বাচিত ফরম্যাটে encode করে অস্থায়ী download হিসেবে দেওয়া হয়।
অনুমতি থাকা ছবিই সম্পাদনা করুন শুধু নিজের বা সম্পাদনার অনুমতি পাওয়া ছবি বদলান। দৃশ্যমান চিহ্ন সরালেই copyright হস্তান্তর হয় না, hidden provenance metadata মুছে যায় না বা licence পাওয়া যায় না। Gemini Watermark Remover একটি স্বাধীন টুল; Google বা Gemini-এর অনুমোদিত নয়।
05
Gemini Watermark Remover সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্ন
স্বয়ংক্রিয় শনাক্তকরণ, সমর্থিত ফরম্যাট, অস্থায়ী ফলাফল ও ছবির মানের বাস্তব সীমা নিয়ে উত্তর।
স্বয়ংক্রিয় শনাক্তকরণ কতটা নির্ভরযোগ্য?
Automatic mode নিচের ডানদিকের সীমিত অংশ পরীক্ষা করে। চিহ্ন অন্য জায়গায় থাকলে বা শনাক্ত না হলে নিজে নির্বাচন করুন।
কোন কোন ছবির ফরম্যাট ব্যবহার করা যায়?
JPG/JPEG, PNG এবং WebP আপলোড করা যায়; ফলাফল PNG, JPG বা WebP-তে সংরক্ষণ করা যায়।
ফাইলের আকার ও ছবির মাপে কী সীমা আছে?
সর্বোচ্চ upload size ১০০ MB; decode করা ছবির pixel dimensions-এরও সীমা আছে।
বাইরের paid API কি প্রয়োজন?
এই workflow-তে সাইটের নিজস্ব Python/OpenCV code ব্যবহৃত হয়; watermark সরাতে paid API লাগে না।
ভুল জায়গা নির্বাচন হলে কী করবেন?
সবসময় নয়। বড় চিহ্ন, মুখ, লেখা বা জটিল pattern-এর পাশে দাগ থাকতে পারে। Save করার আগে preview পরীক্ষা করুন।
আপলোড ও ফলাফল কতক্ষণ রাখা হয়?
অনুরোধ শেষ হলে মূল ছবি মুছে দেওয়া হয়। ফলাফল অস্থায়ী এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিষ্কার হতে পারে; রাখতে চাইলে download করুন।