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Refacer: Herramienta de intercambio multifacio de un solo clic de Deepfake

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Refacer, ¡una herramienta simple que le permite crear defensores profundos con múltiples caras con solo un clic! Este proyecto fue inspirado por ROOP y está impulsado por la excelente Insightface. Refacer no requiere entrenamiento, solo una foto y estás listo para comenzar.

️ Por favor, antes de usar el código de este repositorio, asegúrese de leer el descargo de responsabilidad.

Demostración

Compatibilidad del sistema

Refacer se ha probado a fondo en los siguientes sistemas operativos:

Sistema operativo	Soporte de CPU	Soporte de GPU
Macosx	✅	️
Windows	✅	✅
Linux	✅	✅

La aplicación es compatible con los entornos de CPU y GPU (NVIDIA CUDA) y MACOSX (Coreml)

️ Tenga en cuenta que no recomendamos usar onnxruntime-silicon en MacOSX debido a un problema aparente con la gestión de la memoria. Si logra compilar onnxruntime para Silicon, el programa está preparado para usar CorEML.

Requisitos previos

Asegúrese de tener ffmpeg instalado y configurado correctamente. Hay muchas guías disponibles en Internet para ayudar con esto. Aquí hay algunos (nota: no creé estas guías):

• Cómo instalar FFMPEG

Instalación

Refacer ha sido probado y se sabe que trabaja con Python 3.10.9, pero es probable que también funcione con otras versiones de Python. Se recomienda utilizar un entorno virtual para configurar y ejecutar el proyecto para evitar posibles conflictos con otros paquetes de Python que pueda haber instalado.

Siga estos pasos para instalar Refuncer:

1. Clon el repositorio:

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

2. Descargue el modelo Insightface: puede descargar manualmente el modelo creado por Insightface desde este enlace y agregarlo a la carpeta del proyecto. Alternativamente, si tiene wget instalado, puede usar el siguiente comando:

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

3. Instalar dependencias:

   • Para CPU (compatible con Windows, MacOSX y Linux):

   pip install -r requirements.txt

   • Para GPU (compatible solo con Windows y Linux, requiere una GPU NVIDIA con CUDA y sus bibliotecas):

   pip install -r requirements-GPU.txt

   • Para Coreml (compatible con MacOSX, requiere arquitectura de silicio):

   pip install -r requirements-COREML.txt

   Para obtener más información sobre la instalación del CUDA necesario para usar onnxruntime-gpu , consulte directamente al repositorio oficial de tiempo de ejecución ONNX.

Para obtener más detalles sobre el uso del modelo InsightFace, puede consultar su ejemplo.

Uso

Una vez que haya instalado con éxito Refacer y sus dependencias, puede ejecutar la aplicación utilizando el siguiente comando:

python app.py

Luego, abra su navegador web y navegue a la siguiente dirección:

 http://127.0.0.1:7680

¿Preguntas?

Si tiene alguna pregunta o problema, no dude en abrir un problema o enviar una solicitud de extracción.

Módulo de reconocimiento

La carpeta recognition en este repositorio se deriva del repositorio GitHub de Insightface. Puede encontrar el código fuente original aquí: Código fuente de reconocimiento de InsightFace

Este módulo se utiliza para reconocer y manejar datos faciales dentro de la aplicación Refacer, lo que permite sus poderosas capacidades de DeepFake. Agradecemos a Insightface por su trabajo y por hacer que su código esté disponible.

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