Demucs Gui
1.2
디뮤크스 GUI 이것은 음악 분리 프로젝트 demucs 위한 GUI입니다.
이 프로젝트는 코딩 경험이 없는 사용자가 어려움 없이 트랙을 분리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 사용법이나 프로젝트에 대해 질문이 있는 경우 이슈를 열어 알려주시기 바랍니다. 원래 프로젝트 Demucs는 과학 라이브러리 torch 사용했기 때문에 환경과 함께 압축된 바이너리는 매우 크고 공식 릴리스용 바이너리만 압축할 것입니다.
현재 저는 이 프로젝트를 위해 몇 가지 새로운 훌륭한 모델(예: 10-줄기 모델)을 교육하고 있습니다. 그러나 학생으로서 강력한 GPU를 빌릴 돈이 충분하지 않습니다. 여러분의 도움으로 저는 새 모델을 최대 100배 더 빠르게 훈련할 수 있습니다. 나는 그 돈을 모델 훈련에만 사용하고 모델을 대중에게 무료로 공개할 것을 약속합니다. 현재 모델이 학습되지 않는 문제가 발생하고 있으며 여전히 해결책을 찾고 있습니다.
이 프로젝트가 마음에 드신다면 저에게 기부해 보시기 바랍니다.
paypal.me/CarlGao4
알리페이 QR코드
Mac의 보안 보호 기능으로 인해 애플리케이션을 실행할 수 없는 경우 다음을 시도해 보십시오.
Windows의 경우: Windows 8 이상
Mac의 경우: macOS 10.15 이상
Linux의 경우: Python 3.11을 설치하고 실행할 수 있는 모든 시스템(왜냐하면 Python 3.11을 사용하여 바이너리를 압축할 것이기 때문입니다)
메모리: 최소 8GB의 총 메모리(물리적 및 스왑)가 필요합니다. 분리하려는 트랙이 길수록 더 많은 메모리가 필요합니다.
GPU: NVIDIA GPU(컴퓨팅 성능이 최소 3.5 이상이어야 함), Intel Arc & Iris Xe Graphics 및 Apple MPS만 지원됩니다. 최소 2GB의 개인 메모리가 필요합니다.
Python 3.10 이상이 필요합니다. 기타 요구 사항은 바이너리 설치를 참조하세요.
다운로드용 바이너리는 여기에서 제공됩니다.
History.md를 참고하세요.
출시된 바이너리를 사용하는 경우 Usage.md를 참조하세요.
이 부분은 코드를 직접 실행하고 싶은 분들을 위해 작성되었습니다.
FFmpeg는 Demucs-GUI에서 지원되는 오디오 리더입니다. Demucs-GUI는 PATH 환경 변수에 있는 한 FFmpeg를 사용하려고 시도합니다. FFmpeg와 FFprobe가 모두 필요합니다. 소스에서 설치하거나, 시스템 패키지 관리자를 사용하거나, 사전 빌드된 바이너리를 다운로드하거나, conda(권장)를 사용할 수 있습니다.
git submodule update --init --recursive 실행해야 합니다.참고: Linux에서는 CUDA가 포함된 PyTorch가 기본값입니다.
# For pip
pip install -r requirements_cuda.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.py 실행하고 노래를 분리하세요!git submodule update --init --recursive 실행해야 합니다. # For pip
pip install -r requirements_cuda.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.py 실행하고 노래를 분리하세요! GPU가 선택기 device 에 나열되지 않은 경우 대신 CPU를 사용하거나 문제가 있다고 생각되면 문제를 열어 알려주십시오.git submodule update --init --recursive 실행해야 합니다. # For pip
pip install -r requirements_rocm.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.py 실행하고 노래를 분리하세요! GPU가 선택기 device 에 나열되지 않은 경우 대신 CPU를 사용하거나 문제가 있다고 생각되면 문제를 열어 알려주십시오.별도의 Intel 그래픽 카드 또는 통합 그래픽 카드가 포함된 11세대 이상의 Intel CPU가 있는지 확인하세요. (드라이버가 필요하기 때문입니다.)
git submodule update --init --recursive 실행해야 합니다. # For pip
pip install -r requirements_intel_gpu_mkl.txt
# Conda is not available as this project has dependencies only on PyPIGuiMain.py 실행하고 노래를 분리하세요! GPU가 선택기 device 에 나열되지 않은 경우 대신 CPU를 사용하거나 문제가 있다고 생각되면 문제를 열어 알려주십시오.OSError: [WinError 126] Error loading "***torchlibbackend_with_compiler.dll" or one of its dependencies 같은 오류가 발생하는 경우 수동으로 libuv를 다운로드하여 넣어야 할 수도 있습니다. Python 사이트 패키지 설치 경로 아래의 torchlib 폴더. Conda 환경을 사용하는 경우 이 문제를 해결하는 더 쉬운 방법 중 하나는 conda install conda-forge::libuv 실행하는 것입니다. 이 프로젝트에는 MIT 라이센스에 따른 Demucs 코드가 포함되어 있습니다.
