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https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover.git
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简体中文 | [English](README_en.md)
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## 项目简介
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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。
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主要实现了以下功能：
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- **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
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- 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）
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- 支持自定义字幕位置，仅去除定义位置中的字幕（传入位置）
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- 支持全视频自动去除所有文本（不传入位置）
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<p style="text-align:center;"><img src="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/raw/main/design/demo.png" alt="demo.png"/></p>
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**使用说明：**
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- 有使用问题请加群讨论，QQ群：806152575
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- 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
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**下载地址：**
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Windows GPU版本v1.0.0（GPU）：
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- 百度网盘: <a href="https://pan.baidu.com/s/1UX3f1lXx-yXiiOS4FSqONQ?pwd=vsr1">vsr_windows_gpu_v1.1.0.zip</a> 提取码：**vsr1**
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- Google Drive: <a href="https://drive.google.com/drive/folders/1NRgLNoHHOmdO4GxLhkPbHsYfMOB_3Elr?usp=sharing">vsr_windows_gpu_v1.1.0.zip</a>
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> 仅供具有Nvidia显卡的用户使用(AMD的显卡不行)
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## 演示
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- GUI版：
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<p style="text-align:center;"><img src="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/raw/main/design/demo2.gif" alt="demo2.gif"/></p>
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- <a href="https://b23.tv/guEbl9C">点击查看演示视频👇</a>
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<p style="text-align:center;"><a href="https://b23.tv/guEbl9C"><img src="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/raw/main/design/demo.gif" alt="demo.gif"/></a></p>
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## 源码使用说明
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> **无Nvidia显卡请勿使用本项目**，最低配置：
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> **GPU**：GTX 1060或以上显卡
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> CPU: 支持AVX指令集
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#### 1. 下载安装Miniconda
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- Windows: <a href="https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.11.0-Windows-x86_64.exe">Miniconda3-py38_4.11.0-Windows-x86_64.exe</a>
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- Linux: <a href="https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh">Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh</a>
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#### 2. 创建并激活虚机环境
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（1）切换到源码所在目录：
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```shell
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cd <源码所在目录>
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```
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> 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```
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（2）创建激活conda环境
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```shell
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conda create -n videoEnv python=3.8
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```
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```shell
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conda activate videoEnv
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```
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#### 3. 安装依赖文件
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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)
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- 安装CUDA和cuDNN
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<details>
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<summary>Linux用户</summary>
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<h5>(1) 下载CUDA 11.7</h5>
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<pre><code>wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run</code></pre>
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<h5>(2) 安装CUDA 11.7</h5>
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<pre><code>sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run</code></pre>
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<p>1. 输入accept</p>
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<img src="https://i.328888.xyz/2023/03/31/iwVoeH.png" width="500" alt="">
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<p>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</p>
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<img src="https://i.328888.xyz/2023/03/31/iwVThJ.png" width="500" alt="">
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<p>3. 添加环境变量</p>
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<p>在 ~/.bashrc 加入以下内容</p>
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<pre><code># CUDA
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export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
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export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}</code></pre>
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<p>使其生效</p>
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<pre><code>source ~/.bashrc</code></pre>
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<h5>(3) 下载cuDNN 8.4.1</h5>
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<p>国内：<a href="https://pan.baidu.com/s/1Gd_pSVzWfX1G7zCuqz6YYA">cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz</a> 提取码：57mg</p>
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<p>国外：<a href="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor/releases/download/1.0.0/cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz">cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz</a></p>
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<h5>(4) 安装cuDNN 8.4.1</h5>
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<pre><code> tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz
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mv cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive cuda
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sudo cp ./cuda/include/* /usr/local/cuda-11.7/include/
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sudo cp ./cuda/lib/* /usr/local/cuda-11.7/lib64/
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sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/lib64/*
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sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/*</code></pre>
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</details>
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<details>
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<summary>Windows用户</summary>
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<h5>(1) 下载CUDA 11.7</h5>
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<a href="https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_516.01_windows.exe">cuda_11.7.0_516.01_windows.exe</a>
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<h5>(2) 安装CUDA 11.7</h5>
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<h5>(3) 下载cuDNN 8.2.4</h5>
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<p><a href="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor/releases/download/1.0.0/cudnn-windows-x64-v8.2.4.15.zip">cudnn-windows-x64-v8.2.4.15.zip</a></p>
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<h5>(4) 安装cuDNN 8.2.4</h5>
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<p>
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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
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</p>
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</details>
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- 安装GPU版本Paddlepaddle:
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- windows:
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```shell
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python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
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```
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- Linux:
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```shell
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python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
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```
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- 安装GPU版本Pytorch:
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```shell
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conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
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```
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或者使用
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```shell
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pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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```
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- 安装其他依赖:
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```shell
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pip install -r requirements.txt
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```
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#### 4. 运行程序
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- 运行图形化界面
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```shell
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python gui.py
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```
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- 运行命令行版本(CLI)
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```shell
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python ./backend/main.py
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```
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## 常见问题
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1. CondaHTTPError
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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
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解决方案：https://zhuanlan.zhihu.com/p/260034241
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2. 7z文件解压错误
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解决方案：升级7-zip解压程序到最新版本
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3. 4090使用cuda 11.7跑不起来
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解决方案：改用cuda 11.8
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## 赞助
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<img src="https://i.imgur.com/EMCP5Lv.jpeg" width="600">
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| 捐赠者 | 累计捐赠金额 | 赞助席位 |
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| 坤V | 400.00 RMB | 金牌赞助席位 |
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| 陈凯 | 50.00 RMB | 银牌赞助席位 |
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| Tshuang | 20.00 RMB | 银牌赞助席位 |
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| 很奇异| 15.00 RMB | 银牌赞助席位 |
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| 何斐| 10.00 RMB | 银牌赞助席位 |
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| 长缨在手| 6.00 RMB | 银牌赞助席位 |
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| Leo| 1.00 RMB | 铜牌赞助席位 |
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