Pythonビデオハード字幕削除埋め込み字幕削除ツールvsr

プロジェクトの説明

オープンソースアドレス:https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover

Video-subtitle-remover (VSR) は、ビデオからハードサブタイトルを削除する AI テクノロジーに基づくソフトウェアです。
主に以下の機能を実装します。

ロスレス解像度ビデオからハードサブタイトルを削除し、サブタイトルが削除されたファイルを生成します
超強力な AI アルゴリズムモデルにより、字幕テキストが削除された領域が塗りつぶされます (非隣接ピクセルの塗りつぶしとモザイクの除去)。
カスタム字幕位置をサポートし、定義された位置 (受信位置) の字幕のみを削除します。
ビデオ全体からのすべてのテキストの自動削除をサポートします (場所は渡されません)

vsr

圧縮パッケージを直接ダウンロードし、解凍して実行してください。実行できない場合は、以下のチュートリアルに従って、ソースコードから conda 環境をインストールして実行してみてください。

ダウンロードリンク:

Windows GPU版本v1.0.0（GPU）：

百度网盘: vsr_windows_gpu_v1.0.0.7z 提取码：vsr1
Google ドライブ: vsr_windows_gpu_v1.0.0.7z

Nvidia グラフィックカードを使用するユーザーのみ (AMD グラフィックカードは動作しません)

デモ

GUI バージョン:クリックしてデモビデオを表示します

ソースコードの使用手順

Nvidia グラフィックカードなしでこのプロジェクトを使用しないでください、最小構成:

GPU：GTX 1060或以上显卡

CPU：AVX命令セットをサポート

1. Minicondaをダウンロードしてインストールします

Windows: Miniconda3-py38_4.11.0-Windows-x86_64.exe
Linux: Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh

2. 仮想マシン環境の作成とアクティブ化

(1) ソースコードが配置されているディレクトリに切り替えます。

cd <源码所在目录>

例: ソースコードがドライブ D のツールファイルの下に配置され、ソースコードフォルダーの名前が video-subtitle-remover である場合、次のように入力します。cd D:/tools/video-subtitle-remover-main

(2) conda環境の作成と有効化

conda create -n videoEnv python=3.8

conda activate videoEnv

3. 依存関係ファイルをインストールする

Python 3.8 以降がインストールされていることを確認し、conda を使用してプロジェクト仮想環境を作成し、環境をアクティブ化してください (後続の問題を回避するために、実行する仮想環境を作成することをお勧めします)。

CUDA と cuDNN をインストールする
Linuxユーザー
(1) CUDA11.7をダウンロードする
```
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
```
(2) CUDA11.7のインストール
```
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
```
1.「同意する」と入力します

2. CUDA Toolkit 11.7 を選択し (nvidia ドライバーをインストールしていない場合は、「ドライバー」を選択します。nvidia ドライバーをインストールしている場合は、ドライバーを選択しないでください)、「インストール」を選択して Enter を押します。

3. 環境変数を追加する

以下の内容を ~/.bashrc に追加します
```
# CUDA
export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
効果的にする
```
source ~/.bashrc
```
(3) cuDNN 8.4.1をダウンロード

国内：cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz 提取码：57mg

国外：cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz

(4) cuDNN 8.4.1をインストールする
```
 tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz
 mv cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive cuda
 sudo cp ./cuda/include/* /usr/local/cuda-11.7/include/
 sudo cp ./cuda/lib/* /usr/local/cuda-11.7/lib64/
 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/lib64/*
 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/*
```
Windowsユーザー
(1) CUDA11.7をダウンロードする
cuda_11.7.0_516.01_windows.exe
(2) CUDA11.7のインストール

(3) cuDNN 8.2.4をダウンロード

cudnn-windows-x64-v8.2.4.15.zip

(4) cuDNN 8.2.4をインストールする

cuDNN によって解凍された cuda フォルダー内の bin、include、lib ディレクトリ内のファイルを、C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\ の対応するディレクトリにコピーします。

Paddlepaddle の GPU バージョンをインストールします。

ウィンドウズ：

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

Linux:

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

Pytorch の GPU バージョンをインストールします。

conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

または使用します

pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

他の依存関係をインストールします。
```
pip install -r requirements.txt
```

4. プログラムを実行する

グラフィカルインターフェイスを実行する

python gui.py

コマンドラインバージョン(CLI)を実行する

python ./backend/main.py

よくある問題

CondaHTTPエラー

プロジェクト内の .condarc をユーザーディレクトリ (C:/Users/<ユーザー名>) に配置します。ファイルがユーザーディレクトリに既に存在する場合は、上書きします。

解決策: https://zhuanlan.zhihu.com/p/260034241

7zファイル解凍エラー

解決策: 7-zip 解凍プログラムを最新バージョンにアップグレードします。