告别水印烦恼!小红书无水印提取神器,30秒轻松保存高清视频
2026-02-06 04:52:38作者:庞眉杨Will
📱 还在为这些问题抓狂?
想保存小红书的精彩教程视频,却被大大的水印破坏画面美感?
看到喜欢的穿搭分享,截图发朋友圈总被朋友问“这水印能去掉吗”?
花半小时研究“去除水印”APP,结果不是收费就是画质模糊?
我们懂你!今天要分享的 XHS-Downloader 就是专门解决这些痛点的神器——无需复杂操作,只需复制链接,30秒就能得到无水印的高清视频和图片!
🔧 它是如何工作的?
简单说,这个工具就像一位聪明的“快递员”:
- 识别地址:你给它小红书链接(就像告诉快递员收件地址)
- 精准取件:它绕过平台限制,直接找到原始无水印文件(快递员直达仓库取货)
- 安全送达:把文件保存到你的电脑/手机(包裹完好送到家)
核心技术采用 AIOHTTP(可以理解为高速快递车)和 SQLAlchemy(帮你记台账的管家,自动记录下载历史),既保证下载速度,又避免重复保存占用空间。
🚀 5分钟快速启动指南
| 传统方法 | 我们的工具 |
|---|---|
| 找在线去水印网站 → 上传视频 → 等待处理 → 看广告 → 下载模糊版 | 复制链接 → 粘贴到工具 → 按下回车 → ✨ 成功提示 |
步骤1:环境准备(电脑端)
确保安装了 Python 3.12+(没安装?去官网下载,像安装微信一样简单)
# 检查Python版本,会看到类似 ✨ Python 3.12.4 的提示
python --version
步骤2:获取工具
# 复制这段命令,粘贴到终端后按回车
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/XHS-Downloader
cd XHS-Downloader
步骤3:安装依赖
# 安装过程中会看到滚动的文字,耐心等1分钟
pip install -r requirements.txt
步骤4:启动程序
# 输入命令后会看到彩色界面,说明启动成功!
python main.py
步骤5:开始下载(手机+电脑配合)
- 手机打开小红书,找到要保存的作品
- 点击右上角「分享」→ 「复制链接」
- 回到电脑工具界面,会自动识别剪贴板内容(无需手动粘贴)
- 看到「下载完成」提示后,文件保存在
downloads文件夹里
💡 手机端辅助技巧
如果复制链接后工具没反应:
- 安卓用户:下拉通知栏,长按链接选择「复制」
- iPhone用户:在分享菜单中选择「拷贝」,确保弹出「已拷贝」提示
⚙️ 高级玩家配置
适合想自定义下载路径、批量下载的用户:
自定义保存位置
- 打开
source/module/settings.py文件 - 找到
DOWNLOAD_PATH这一行,修改为你的目标文件夹DOWNLOAD_PATH = "D:/小红书素材" # 示例:保存到D盘
批量下载攻略
- 创建
links.txt文件,每行放一个小红书链接 - 启动工具时添加参数:
python main.py --batch links.txt # 批量处理所有链接
配置Cookie(解锁私密内容)
- 电脑浏览器登录小红书网页版
- F12打开开发者工具 → 找到「网络」→ 复制
Cookie值 - 在工具主界面按
S进入设置,粘贴Cookie后保存
⚠️ 常见误区
❌ 误区1:以为必须注册登录才能使用
✅ 正解:基础下载功能无需登录,配置Cookie仅用于访问自己的收藏/关注内容
❌ 误区2:担心被封号
✅ 正解:工具模拟正常用户行为,不会频繁请求,至今无封禁案例
❌ 误区3:只能下载视频
✅ 正解:图文作品也能批量保存,图片会按顺序编号
📝 版权声明
本工具仅用于个人学习研究,下载内容请遵守平台规定,勿用于商业用途。
项目遵循 GPL-3.0 开源协议,所有代码透明可查,安全无后门。
现在就去试试吧!告别水印烦恼,轻松保存小红书精彩内容~ 有任何问题,欢迎在项目仓库提交issue哦!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
562
3.81 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
891
653
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
146
Ascend Extension for PyTorch
Python
374
435
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
Dora SSR 是一款跨平台的游戏引擎,提供前沿或是具有探索性的游戏开发功能。它内置了Web IDE,提供了可以轻轻松松通过浏览器访问的快捷游戏开发环境,特别适合于在新兴市场如国产游戏掌机和其它移动电子设备上直接进行游戏开发和编程学习。
C++
57
7
暂无简介
Dart
794
196
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
772