明确目标：确定AI视频去水印程序需要实现的具体功能，如支持的视频格式、去水印效果、处理速度等。

用户场景：考虑用户可能的使用场景，如是否需要支持批量处理、是否需要提供用户友好的界面等。

前端框架：

如果需要开发一个用户界面，可以选择微信小程序、Vue.js、React等前端框架。

界面设计应简洁明了，便于用户操作，包括上传视频、显示处理进度、展示去水印后的视频并提供下载选项等。

后端技术：

后端可以选择Node.js、Python（如使用Flask或Django框架）等技术。

后端主要负责接收前端上传的视频文件，调用去水印算法进行处理，并将处理结果返回给前端。

图像处理库：

OpenCV：一个强大的图像处理库，支持多种图像处理操作，包括去水印所需的图像修复功能。

其他深度学习框架：如TensorFlow、PyTorch等，可用于实现基于深度学习的去水印算法。

深度学习模型：

可以选择现有的去水印模型进行微调，或者从头开始训练一个新的模型。

模型的训练需要大量的带有水印和去水印标签的视频数据集。

环境搭建：

安装所需的编程语言、框架、库和工具。

配置深度学习模型的训练环境，包括GPU加速等。

前端界面开发：

根据需求分析设计前端界面。

实现视频上传、处理进度显示、结果展示和下载等功能。

后端逻辑开发：

实现视频文件的接收、存储和访问。

调用图像处理库或深度学习模型进行去水印处理。

将处理结果返回给前端。

深度学习模型训练与调优：

准备数据集并进行预处理。

训练深度学习模型并评估其性能。

根据评估结果对模型进行调优。

测试与优化：

对整个程序进行功能测试和性能测试。

根据测试结果进行必要的优化和改进。

法律与道德：在开发和使用AI视频去水印程序时，应遵守相关法律法规和道德规范，不得用于非法用途。

隐私保护：如果程序需要处理用户的视频文件，应确保用户的隐私得到保护，避免泄露用户的个人信息。

性能考虑：去水印算法可能比较复杂且耗时，因此在开发过程中需要优化算法的性能，提高处理速度。