تنزيل refacer - refacer رمز المصدر

refacer

شفرة المصدر الأخرى

1.0.0

تنزيل

إعادة الأسراب: أداة تبديل متعددة الوجه بنقرة واحدة نقرة

شاهد العرض التوضيحي على YouTube

إعادة الأسراب ، وهي أداة بسيطة تتيح لك إنشاء DeepFakes مع وجوه متعددة بنقرة واحدة فقط! كان هذا المشروع مستوحى من ROOP ويتم تشغيله من خلال الرؤية الممتازة. لا تتطلب إعادة التدريب - صورة واحدة فقط وأنت مستعد للذهاب.

️ من فضلك ، قبل استخدام الرمز من هذا المستودع ، تأكد من قراءة إخلاء المسئولية.

توضيح

توافق النظام

تم اختبار إعادة اختباره بدقة على أنظمة التشغيل التالية:

نظام التشغيل	دعم وحدة المعالجة المركزية	GPU Support
ماكوسكس	✅	️
النوافذ	✅	✅
Linux	✅	✅

التطبيق متوافق مع كل من وحدة المعالجة المركزية وبيئات GPU (NVIDIA CUDA) ، و MACOSX (COREML)

️ يرجى ملاحظة أننا لا نوصي باستخدام onnxruntime-silicon على MacOSX بسبب مشكلة واضحة مع إدارة الذاكرة. إذا تمكنت من تجميع onnxruntime للسيليكون ، فسيكون البرنامج مستعدًا لاستخدام coreml.

Prerequisites

Ensure that you have ffmpeg installed and correctly configured. There are many guides available on the internet to help with this. Here are a few (note: I did not create these guides):

كيفية تثبيت FFMPEG

تثبيت

تم اختبار إعادة الطرز ومن المعروف أنه يعمل مع Python 3.10.9 ، ولكن من المحتمل أن تعمل مع إصدارات Python الأخرى أيضًا. يوصى باستخدام بيئة افتراضية لإعداد وتشغيل المشروع لتجنب النزاعات المحتملة مع حزم Python الأخرى التي قد تكون قد قمت بتثبيتها.

اتبع هذه الخطوات لتثبيت إعادة التدرب:

استنساخ المستودع:

git clone https://github.com/xaviviro/refacer.git
cd refacer

قم بتنزيل نموذج Insightface: يمكنك تنزيل النموذج الذي تم إنشاؤه بواسطة Insightface من هذا الرابط يدويًا وإضافته إلى مجلد المشروع. بدلاً من ذلك ، إذا قمت بتثبيت wget ، فيمكنك استخدام الأمر التالي:
```
wget --content-disposition https://huggingface.co/deepinsight/inswapper/resolve/main/inswapper_128.onnx
```
تثبيت التبعيات:
- لموحدة المعالجة المركزية (متوافقة مع Windows و MacOSX و Linux):
```
pip install -r requirements.txt
```
- بالنسبة ل GPU (متوافق مع Windows و Linux فقط ، يتطلب وحدة معالجة الرسومات NVIDIA مع CUDA ومكتباتها):
```
pip install -r requirements-GPU.txt
```
- بالنسبة إلى coreml (متوافق مع macosx ، يتطلب بنية السيليكون):
```
pip install -r requirements-COREML.txt
```
لمزيد من المعلومات حول تثبيت CUDA اللازمة لاستخدام onnxruntime-gpu ، يرجى الرجوع مباشرة إلى مستودع وقت تشغيل ONNX الرسمي.

لمزيد من التفاصيل حول استخدام نموذج Insightface ، يمكنك الرجوع إلى مثالهم.

الاستخدام

بمجرد أن تقوم بتثبيت إعادة التبعية وتبعياته بنجاح ، يمكنك تشغيل التطبيق باستخدام الأمر التالي:

python app.py

ثم افتح متصفح الويب الخاص بك وانتقل إلى العنوان التالي:

 http://127.0.0.1:7680

أسئلة؟

إذا كانت لديك أي أسئلة أو مشكلات ، فلا تتردد في فتح مشكلة أو إرسال طلب سحب.

وحدة التعرف

مجلد recognition في هذا المستودع مشتق من مستودع GitHub Insightface. يمكنك العثور على رمز المصدر الأصلي هنا: رمز مصدر التعرف على Insightface

تُستخدم هذه الوحدة للتعرف على بيانات الوجه ومعالجتها ضمن تطبيق إعادة التدوير ، مما يتيح قدراتها القوية DeepFake. نحن ممتنون لـ Insightface لعملهم ولإتاحة الكود.

تنصل

️ يتم توفير هذا البرنامج "كما هو" ، دون أي ضمان من أي نوع أو صريح أو ضمني ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر ضمانات القابلية للتسويق واللياقة لغرض معين وعدم الانفجارات. لا يجوز بأي حال من الأحوال أن يكون المؤلفون أو حاملي حقوق الطبع والنشر مسؤولاً عن أي مطالبة أو أضرار أو مسؤولية أخرى ، سواء في إجراء عقد أو ضرر أو غير ذلك ، ناشئة عن أو خارج البرنامج أو الاستخدام أو غيرها من المعاملات في البرنامج.

️ هذا البرنامج مخصص للأغراض التعليمية والبحثية فقط. ليس مخصصًا للاستخدام في أي أنشطة خبيثة. لا يتغاضى مؤلف هذا البرنامج أو يدعم استخدام هذا البرنامج لأي إجراءات ضارة ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر ، سرقة الهوية ، غزو الخصوصية ، أو التشهير. أي استخدام لهذا البرنامج لهذه الأغراض محظور بشكل صارم.

️ لا يجوز لك سوى استخدام هذا البرنامج مع الصور التي لديك الحق في استخدامها والأذونات اللازمة. أي استخدام للصور دون الحقوق المناسبة والأذونات محظورة بشكل صارم.