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）
• 支持多选图片批量去除水印文本

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v1.1.0（GPU）：

• 百度网盘: vsr_windows_gpu_v1.1.0.zip 提取码：vsr1

• Google Drive: vsr_windows_gpu_v1.1.0.zip

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：

cd <源码所在目录>

• 1

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

conda create -n videoEnv python=3.8

• 1

conda activate videoEnv

• 1

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

  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

  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

  # 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}}
  • 1
  • 2

  使其生效

  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

  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/*
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  • 3
  • 4
  • 5
  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:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
    • 1

  • Linux:

    python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
    • 1

• 安装GPU版本Pytorch:

  conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
  • 1

  或者使用

  pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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• 安装其他依赖:

  pip install -r requirements.txt
  • 1

4. 运行程序

• 运行图形化界面

python gui.py

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• 运行命令行版本(CLI)

python ./backend/main.py

• 1

常见问题

1. 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

2. 7z文件解压错误

解决方案：升级7-zip解压程序到最新版本