深度学习算法：AI视频去水印主要依赖于深度学习算法，通过训练大量的带水印和无水印的视频对，让模型学习水印的特征及其与背景视频的区别。在识别阶段，AI模型能够自动检测视频中的水印区域，并利用其强大的生成能力，智能填充或修复该区域，以实现水印的去除。

视频处理技术：包括视频解码、视频帧提取、图像处理、视频编码等。这些技术是实现视频去水印的基础，确保在处理水印的同时，不影响视频的质量和流畅性。

视频导入：支持多种视频格式的导入，方便用户上传需要处理的视频文件。

水印识别与去除：利用AI技术自动识别视频中的水印区域，并提供一键去除水印的功能。用户还可以手动调整水印识别的区域和参数，以获得更好的去水印效果。

视频预览与导出：在处理水印前，提供视频预览功能，让用户能够查看视频效果。处理完成后，支持多种视频格式的导出，方便用户分享和使用。

需求分析：明确APP的目标用户、功能需求、性能要求等，为开发过程提供指导。

技术选型：根据功能需求和技术基础，选择合适的技术框架和库，如深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）、视频处理库（FFmpeg、OpenCV等）。

模型训练：收集大量的带水印和无水印的视频数据，用于训练深度学习模型。通过调整模型参数和优化算法，提高水印识别的准确性和去除效果。

界面设计：设计简洁明了的用户界面，提供良好的用户体验。界面应包括视频导入、水印识别与去除、视频预览与导出等功能模块。

编码实现：根据设计文档和技术选型，进行编码实现。包括视频处理、AI模型调用、界面交互等方面的开发。

测试与优化：对APP进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、兼容性测试等。根据测试结果进行优化和改进，确保APP的稳定性和可靠性。

发布与维护：将APP发布到应用商店或相关平台，供用户下载和使用。同时，提供用户反馈渠道，及时收集和处理用户反馈，不断优化和升级APP。

数据隐私与安全：在开发过程中，应重视用户数据的隐私和安全。确保用户上传的视频数据不会被泄露或滥用。

版权问题：在处理水印时，应尊重视频的版权和知识产权。避免侵犯他人的合法权益。

性能优化：在处理大量视频数据时，应关注APP的性能表现。通过优化算法和代码，提高处理速度和效率，降低资源消耗。