refacer

Refacer: One-Click Deepfake Multi-Face-Swap-Tool

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Refacer, ein einfaches Tool, mit dem Sie Deepfakes mit mehreren Gesichtern mit nur einem Klick erstellen können! Dieses Projekt wurde von Roop inspiriert und wird von der hervorragenden Insightface angetrieben. Refacer benötigt kein Training - nur ein Foto und Sie können loslegen.

Euen Bitte lesen Sie den Haftungsausschluss, bevor Sie den Code aus diesem Repository verwenden.

Demonstration

Systemkompatibilität

Refacer wurde gründlich auf folgenden Betriebssystemen getestet:

Betriebssystem	CPU -Unterstützung	GPU -Unterstützung
Macosx	✅	Euen
Fenster	✅	✅
Linux	✅	✅

Die Anwendung ist sowohl mit CPU- als auch mit GPU -Umgebungen (NVIDIA CUDA) und macOSX (COREML) kompatibel

Euen Bitte beachten Sie, dass wir nicht empfehlen, onnxruntime-silicon auf macOSX aufgrund eines offensichtlichen Problems mit der Speicherverwaltung zu verwenden. Wenn Sie es schaffen, onnxruntime für Silizium zu kompilieren, ist das Programm bereit, COREML zu verwenden.

Voraussetzungen

Stellen Sie sicher, dass ffmpeg installiert und korrekt konfiguriert ist. Im Internet gibt es viele Anleitungen, die dabei helfen. Hier sind einige (Hinweis: Ich habe diese Leitfäden nicht erstellt):

• So installieren Sie FFMPEG

Installation

Refacer wurde getestet und ist dafür bekannt, mit Python 3.10.9 zusammenzuarbeiten, aber es wird wahrscheinlich auch mit anderen Python -Versionen zusammenarbeiten. Es wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung für die Einrichtung und Ausführung des Projekts zu verwenden, um potenzielle Konflikte mit anderen Python -Paketen zu vermeiden, die Sie möglicherweise installiert haben.

Befolgen Sie diese Schritte, um Refacer zu installieren:

1. Klonen Sie das Repository:

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

2. Laden Sie das Insightface -Modell herunter: Sie können das von Insightface erstellte Modell aus diesem Link manuell herunterladen und zum Projektordner hinzufügen. Wenn Sie wget installiert haben, können Sie den folgenden Befehl alternativ verwenden:

   wget --content-disposition https://huggingface.co/deepinsight/inswapper/resolve/main/inswapper_128.onnx

3. Abhängigkeiten installieren:

   • Für CPU (kompatibel mit Windows, MacOSX und Linux):

   pip install -r requirements.txt

   • Für GPU (nur mit Windows und Linux kompatibel ist, erfordert eine NVIDIA -GPU mit CUDA und seinen Bibliotheken):

   pip install -r requirements-GPU.txt

   • Für COREML (kompatibel mit macOSX, erfordert Siliziumarchitektur):

   pip install -r requirements-COREML.txt

   Weitere Informationen zur Installation des CUDA, der für die Verwendung onnxruntime-gpu erforderlich ist, finden Sie direkt auf das offizielle OnNX-Laufzeit-Repository.

Weitere Informationen zur Verwendung des Insightface -Modells finden Sie auf ihr Beispiel.

Verwendung

Sobald Sie die Refacer und seine Abhängigkeiten erfolgreich installiert haben, können Sie die Anwendung mit dem folgenden Befehl ausführen:

python app.py

Öffnen Sie dann Ihren Webbrowser und navigieren Sie zu der folgenden Adresse:

 http://127.0.0.1:7680

Fragen?

Wenn Sie Fragen oder Probleme haben, können Sie ein Problem öffnen oder eine Pull -Anfrage abgeben.

Erkennungsmodul

Der recognition in diesem Repository stammt aus dem Github -Repository von Insights. Der ursprüngliche Quellcode finden Sie hier: Insightface -Erkennungsquellcode

Dieses Modul wird zum Erkennen und Umgang mit Gesichtsdaten innerhalb der Refacer -Anwendung verwendet, wodurch die leistungsstarken DeepFake -Funktionen ermöglicht werden. Wir sind dankbar für ihre Arbeit und dafür, dass sie ihren Code verfügbar gemacht haben.

Haftungsausschluss

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