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リファレーサー：DeepFakeマルチフェイススワップツールをワンクリックします

YouTubeでデモをご覧ください

Refacerは、1回のクリックで複数の顔でディープフェイクを作成できるシンプルなツールです。このプロジェクトはRoopに触発され、優れたInsightfaceを搭載しています。リファレーサーはトレーニングを必要としません - たった1枚の写真と準備ができています。

ショ和このリポジトリのコードを使用する前に、免責事項を必ず読んでください。

デモンストレーション

システムの互換性

リファレーサーは、次のオペレーティングシステムで徹底的にテストされています。

オペレーティング·システム	CPUサポート	GPUサポート
MacOSX	✅	ショ和
Windows	✅	✅
Linux	✅	✅

アプリケーションは、CPUとGPU（NVIDIA CUDA）環境の両方と互換性があり、MacOSX（COREML）

ショ和メモリ管理に関する明らかな問題のため、MacOSXでonnxruntime-siliconを使用することはお勧めしません。シリコン用のonnxruntimeをコンパイルすることができた場合、プログラムはcoremlを使用する準備ができています。

前提条件

ffmpegがインストールされ、正しく構成されていることを確認してください。これを支援するために、インターネットには多くのガイドがあります。ここにいくつかあります（注：私はこれらのガイドを作成しませんでした）：

FFMPEGのインストール方法

インストール

リフィーサーはテストされており、Python 3.10.9で動作することが知られていますが、他のPythonバージョンでも動作する可能性があります。インストールした他のPythonパッケージとの潜在的な競合を回避するために、プロジェクトを設定および実行するために仮想環境を使用することをお勧めします。

これらの手順に従って、リファレーサーをインストールします。

リポジトリをクローンします：

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

Insightfaceモデルをダウンロード：このリンクからInsightfaceによって作成されたモデルを手動でダウンロードして、プロジェクトフォルダーに追加できます。または、 wgetをインストールしている場合は、次のコマンドを使用できます。
```
wget --content-disposition https://huggingface.co/deepinsight/inswapper/resolve/main/inswapper_128.onnx
```
依存関係をインストールします：
- CPUの場合（Windows、MacOSX、およびLinuxと互換性があります）：
```
pip install -r requirements.txt
```
- GPU（WindowsとLinuxのみと互換性がある場合、CUDAとそのライブラリを備えたNVIDIA GPUが必要です）：
```
pip install -r requirements-GPU.txt
```
- Coreml（MacOSXと互換性がある場合、シリコンアーキテクチャが必要です）：
```
pip install -r requirements-COREML.txt
```
onnxruntime-gpuを使用するために必要なCUDAのインストールの詳細については、公式のONNXランタイムリポジトリを直接参照してください。

Insightfaceモデルの使用の詳細については、その例を参照できます。

使用法

リフィーサーとその依存関係を正常にインストールしたら、次のコマンドを使用してアプリケーションを実行できます。

python app.py

次に、Webブラウザを開き、次のアドレスに移動します。

 http://127.0.0.1:7680

質問？

質問や問題がある場合は、お気軽に問題を開いたり、プルリクエストを送信したりしてください。

認識モジュール

このリポジトリのrecognitionフォルダーは、InsightfaceのGitHubリポジトリから派生しています。元のソースコードはこちらをご覧ください：Insightface認識ソースコード

このモジュールは、リファレーションアプリケーション内のフェイスデータの認識と処理に使用され、強力なディープフェイク機能を可能にします。 Insightfaceが彼らの仕事とコードを利用できるようにしてくれたことに感謝しています。

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