python 视频硬字幕去除内嵌字幕去除工具 vsr

项目简介

开源地址：https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover

Video-subtitle-remover (VSR) 是一款基于AI技术，将视频中的硬字幕去除的软件。

主要实现了以下功能：

无损分辨率将视频中的硬字幕去除，生成去除字幕后的文件
通过超强AI算法模型，对去除字幕文本的区域进行填充（非相邻像素填充与马赛克去除）
支持自定义字幕位置，仅去除定义位置中的字幕（传入位置）
支持全视频自动去除所有文本（不传入位置）

直接下载压缩包解压运行，如果不能运行再按照下面的教程，尝试源码安装conda环境运行

下载地址：

Windows GPU版本v1.0.0（GPU）：

百度网盘: vsr_windows_gpu_v1.0.0.7z 提取码：vsr1
Google Drive: vsr_windows_gpu_v1.0.0.7z

仅供具有Nvidia显卡的用户使用(AMD的显卡不行)

演示

GUI版：点击查看演示视频

源码使用说明

无Nvidia显卡请勿使用本项目，最低配置：

GPU：GTX 1060或以上显卡

CPU: 支持AVX指令集

1. 下载安装Miniconda

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

2. 创建并激活虚机环境

（1）切换到源码所在目录：

shell 复制代码

cd <源码所在目录>

例如：如果你的源代码放在D盘的tools文件下，并且源代码的文件夹名为video-subtitle-remover，就输入 cd D:/tools/video-subtitle-remover-main

（2）创建激活conda环境

shell 复制代码

conda create -n videoEnv python=3.8

shell 复制代码

conda activate videoEnv

3. 安装依赖文件

请确保你已经安装 python 3.8+，使用conda创建项目虚拟环境并激活环境 (建议创建虚拟环境运行，以免后续出现问题)

安装CUDA和cuDNN

Linux用户

(1) 下载CUDA 11.7
复制代码
```
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
```
(2) 安装CUDA 11.7
复制代码
```
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
```
1. 输入accept
2. 选中CUDA Toolkit 11.7（如果你没有安装nvidia驱动则选中Driver，如果你已经安装了nvidia驱动请不要选中driver），之后选中install，回车
3. 添加环境变量
在 ~/.bashrc 加入以下内容
复制代码
```
# 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}}
```
使其生效
复制代码
```
source ~/.bashrc
```
(3) 下载cuDNN 8.4.1

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) 安装cuDNN 8.4.1
复制代码
```
 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用户

(1) 下载CUDA 11.7

cuda_11.7.0_516.01_windows.exe

(2) 安装CUDA 11.7

(3) 下载cuDNN 8.2.4

cudnn-windows-x64-v8.2.4.15.zip

(4) 安装cuDNN 8.2.4

将cuDNN解压后的cuda文件夹中的bin, include, lib目录下的文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\对应目录下

安装GPU版本Paddlepaddle:

windows:

shell 复制代码

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

Linux:

shell 复制代码

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

安装GPU版本Pytorch:

shell 复制代码

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

或者使用

shell 复制代码

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

安装其他依赖:
shell 复制代码
```
pip install -r requirements.txt
```

4. 运行程序

运行图形化界面

shell 复制代码

python gui.py

运行命令行版本(CLI)

shell 复制代码

python ./backend/main.py

常见问题

CondaHTTPError

将项目中的.condarc放在用户目录下(C:/Users/<你的用户名>)，如果用户目录已经存在该文件则覆盖

解决方案：https://zhuanlan.zhihu.com/p/260034241

7z文件解压错误

解决方案：升级7-zip解压程序到最新版本

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项目简介

演示

源码使用说明

1. 下载安装Miniconda

2. 创建并激活虚机环境

3. 安装依赖文件

(1) 下载CUDA 11.7

(2) 安装CUDA 11.7

(3) 下载cuDNN 8.4.1

(4) 安装cuDNN 8.4.1

(1) 下载CUDA 11.7

(2) 安装CUDA 11.7

(3) 下载cuDNN 8.2.4

(4) 安装cuDNN 8.2.4

4. 运行程序

常见问题

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