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refacer : 한 번의 클릭 딥 파이크 멀티 페이스 스왑 도구

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refacer, 한 번의 클릭만으로 여러 개의 얼굴로 깊은 얼굴을 만들 수있는 간단한 도구입니다! 이 프로젝트는 Roop에서 영감을 얻었으며 훌륭한 Insightface에서 구동됩니다. refacer는 훈련이 필요하지 않습니다. 사진 하나만 사진 만하며 갈 준비가되었습니다.

켈 이 저장소의 코드를 사용하기 전에 면책 조항을 읽으십시오.

데모

시스템 호환성

refacer는 다음 운영 체제에서 철저히 테스트되었습니다.

운영 체제	CPU 지원	GPU 지원
MacOSX	✅	켈
창	✅	✅
리눅스	✅	✅

응용 프로그램은 CPU 및 GPU (NVIDIA CUDA) 환경 및 MACOSX (Coreml)와 호환됩니다.

켈 메모리 관리에 대한 명백한 문제로 인해 MacOSX에서 onnxruntime-silicon 사용하지 않는 것이 좋습니다. 실리콘을 위해 onnxruntime 컴파일하는 경우, 프로그램은 Coreml을 사용할 준비가되어 있습니다.

전제 조건

ffmpeg 설치되어 올바르게 구성되었는지 확인하십시오. 인터넷에는이를 돕기 위해 사용할 수있는 많은 가이드가 있습니다. 다음은 몇 가지입니다 (참고 :이 가이드를 만들지 않았습니다).

FFMPEG를 설치하는 방법

설치

Refacer는 테스트를 거쳤으며 Python 3.10.9에서 작동하는 것으로 알려져 있지만 다른 Python 버전과도 작동 할 가능성이 높습니다. 설치 한 다른 Python 패키지와의 잠재적 충돌을 피하기 위해 프로젝트를 설정하고 실행하는 데 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다.

다음 단계를 따라 REFACER를 설치하십시오.

저장소 복제 :

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

Insightface 모델 다운로드 :이 링크에서 Insightface에서 만든 모델을 수동으로 다운로드하여 프로젝트 폴더에 추가 할 수 있습니다. 또는 wget 설치된 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
```
wget --content-disposition https://huggingface.co/deepinsight/inswapper/resolve/main/inswapper_128.onnx
```
종속성 설치 :
- CPU의 경우 (Windows, MacOSX 및 Linux와 호환) :
```
pip install -r requirements.txt
```
- GPU의 경우 (Windows 및 Linux 와만 호환되므로 CUDA 및 라이브러리가 포함 된 NVIDIA GPU가 필요합니다).
```
pip install -r requirements-GPU.txt
```
- COREML의 경우 (MacOSX와 호환 되, 실리콘 아키텍처가 필요합니다) :
```
pip install -r requirements-COREML.txt
```
onnxruntime-gpu 사용하는 데 필요한 CUDA 설치에 대한 자세한 내용은 공식 ONNX 런타임 리포지토리를 직접 참조하십시오.

Insightface 모델 사용에 대한 자세한 내용은 예제를 참조하십시오.

용법

refacer 및 그 종속성을 성공적으로 설치 한 후에는 다음 명령을 사용하여 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다.

python app.py

그런 다음 웹 브라우저를 열고 다음 주소로 이동하십시오.

 http://127.0.0.1:7680

질문?

질문이나 문제가 있으면 문제를 열거 나 풀어 요청을 제출하십시오.

인식 모듈

이 저장소의 recognition 폴더는 Insightface의 Github 저장소에서 파생됩니다. 여기에서 원래 소스 코드를 찾을 수 있습니다 : Insightface 인식 소스 코드

이 모듈은 Refacer 응용 프로그램 내에서 얼굴 데이터를 인식하고 처리하는 데 사용되므로 강력한 Deepfake 기능이 가능합니다. 우리는 그들의 작업과 코드를 이용할 수 있도록 Insightface에 감사합니다.

부인 성명

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