前端框架：微信小程序。微信小程序提供了丰富的组件和API，方便开发者快速构建用户界面。

后端语言：Node.js（可选）。如果视频处理逻辑较为复杂，或者需要保护算法不被轻易获取，可以将去水印的逻辑放在后端服务器处理。Node.js是一个高性能的JavaScript运行时环境，适合处理高并发的请求。

图像处理库：OpenCV。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，可以用于实现视频去水印算法。

文件存储：微信小程序云存储（或用户本地处理）。微信小程序云存储提供了便捷的文件存储和访问服务，可以降低开发者的运维成本。

界面设计：

首页：包含上传视频按钮和预览区域。用户可以通过点击上传视频按钮选择需要去除水印的视频文件，并在预览区域查看视频。

处理中页面：显示处理进度。在处理视频时，用户可以在该页面查看处理的进度。

结果页：展示去水印后的视频并提供下载选项。处理完成后，用户可以在该页面查看去水印后的视频，并可以选择下载到本地。

关键代码：

WXML：用于定义页面的结构。

WXSS：用于定义页面的样式。

JavaScript：用于实现页面的逻辑处理，包括视频上传、处理请求发送、结果接收和显示等。

服务器搭建：

选择一个可靠的服务器提供商（如阿里云、腾讯云等），并安装必要的操作系统（如Linux）和Web服务器软件（如Nginx或Apache）。

在服务器上安装Node.js和相关的图像处理库（如OpenCV）。

API接口开发：

开发一个接收前端上传的视频文件并返回处理结果的API接口。

在接口中实现视频去水印算法，可以使用OpenCV等图像处理库进行处理。

将处理后的视频文件存储在服务器上，并返回文件的访问URL给前端。

数据库设计（可选）：

如果需要存储用户信息和视频文件元数据，可以设计一个数据库来存储这些信息。

可以选择MySQL或MongoDB等数据库系统，并根据实际需求设计数据库表结构。

AI去水印算法：

AI去水印技术主要基于深度学习算法，通过训练大量的带水印和无水印的图片对或视频对，让模型学习水印的特征及其与背景图像或视频的区别。

在识别阶段，AI模型能够自动检测图片或视频中的水印区域，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。

算法优化：

针对不同的水印类型和背景纹理进行算法优化，以提高去水印的效果和速度。

可以使用GPU加速等技术来优化算法的性能。

测试：

在开发过程中进行单元测试和综合测试，确保各个模块的功能正常且相互协调。

进行性能测试和压力测试，确保小程序能够处理高并发的请求并保持良好的响应速度。

部署：

将前端代码和后端代码部署到服务器上，并进行必要的配置和调试。

确保小程序能够正常访问和处理用户的请求。

版权问题：在去除视频水印时需要注意版权问题，确保不会侵犯原作者的合法权益。

用户隐私：在处理用户上传的视频文件时需要注意保护用户的隐私信息，避免泄露用户的敏感数据。

算法安全性：如果算法需要在后端服务器上运行，需要确保算法的安全性，防止被恶意攻击或篡改。