refacer

Refacer: Ferramenta de troca de várias caras de um clique de um clique

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Refacer, uma ferramenta simples que permite criar deepfakes com vários rostos com apenas um clique! Este projeto foi inspirado no Roop e é alimentado pelo excelente Insightface. Refacer não requer treinamento - apenas uma foto e você está pronto para ir.

️ Antes de usar o código deste repositório, leia o aviso.

Demonstração

Compatibilidade do sistema

Refacer foi minuciosamente testado nos seguintes sistemas operacionais:

Sistema operacional	Suporte da CPU	Suporte à GPU
Macosx	✅	️
Windows	✅	✅
Linux	✅	✅

O aplicativo é compatível com ambientes de CPU e GPU (NVIDIA CUDA) e Macosx (Coreml)

️ Observe que não recomendamos o uso de onnxruntime-silicon no Macosx devido a um problema aparente com o gerenciamento de memória. Se você conseguir compilar onnxruntime para o silício, o programa estará preparado para usar o Coreml.

Pré -requisitos

Verifique se você está ffmpeg e configurado corretamente. Existem muitos guias disponíveis na Internet para ajudar com isso. Aqui estão alguns (note: eu não criei esses guias):

• Como instalar o ffmpeg

Instalação

O Refacer foi testado e é conhecido por trabalhar com o Python 3.10.9, mas é provável que também funcione com outras versões do Python. Recomenda -se usar um ambiente virtual para configurar e executar o projeto para evitar possíveis conflitos com outros pacotes Python que você pode ter instalado.

Siga estas etapas para instalar o refacer:

1. Clone o repositório:

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

2. Faça o download do modelo Insightface: você pode baixar manualmente o modelo criado pelo InsightFace a partir deste link e adicione -o à pasta do projeto. Como alternativa, se você tiver instalado wget , poderá usar o seguinte comando:

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

3. Instale dependências:

   • Para CPU (compatível com Windows, Macosx e Linux):

   pip install -r requirements.txt

   • Para GPU (compatível apenas com Windows e Linux, requer uma GPU da NVIDIA com CUDA e suas bibliotecas):

   pip install -r requirements-GPU.txt

   • Para Coreml (compatível com Macosx, requer arquitetura de silício):

   pip install -r requirements-COREML.txt

   Para obter mais informações sobre a instalação do CUDA necessário para usar onnxruntime-gpu , consulte diretamente o repositório oficial de tempo de execução do ONNX.

Para mais detalhes sobre o uso do modelo Insightface, você pode consultar o exemplo deles.

Uso

Depois de instalar com sucesso o RefAcer e suas dependências, você pode executar o aplicativo usando o seguinte comando:

python app.py

Em seguida, abra seu navegador da web e navegue até o seguinte endereço:

 http://127.0.0.1:7680

Questões?

Se você tiver alguma dúvida ou problemas, sinta -se à vontade para abrir um problema ou enviar uma solicitação de tração.

Módulo de reconhecimento

A pasta recognition deste repositório é derivada do repositório do GitHub do Insightface. Você pode encontrar o código -fonte original aqui: Código fonte de reconhecimento do Insightface

Este módulo é usado para reconhecer e lidar com dados de face dentro do aplicativo Refacer, permitindo seus poderosos recursos de DeepFake. Agradecemos ao Insightface por seu trabalho e por disponibilizar seu código.

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