VSR-WebUI项目简介

VSR-WebUI fork自YaoFANGUK的VSR项目，继承GPL v2协议

代码托管：https://github.com/AntheaLaffy/vsr-webui

VSR-WebUI主要实现了以下功能：

• 无损分辨率将视频中的硬字幕去除，生成去除字幕后的文件
• 通过AI算法模型，对去除字幕文本的区域进行填充（非相邻像素填充与马赛克去除）
• 支持自定义字幕位置，仅去除定义位置中的字幕（传入位置）
• 支持全视频自动去除所有文本（不传入位置）
• 支持多选图片批量去除水印文本
• 使用WebUI降低使用门槛

PS:前端程序的预览图片渲染可能有点问题，但问题不大，不影响后端处理结果，就当是一个彩蛋咯

PS：我的小窝，欢迎来逛：拉菲的八二年酒窖

VSR-WebUI使用说明

1：镜像准备

• 真人视频推荐租用:3090、3080ti、4090
• 动画视频、带有剧烈抖动的视频推荐租用40系显卡
• 如果你有批处理的需求，甚至可以考虑使用A100，不推荐
• 如果不知道选什么，就用40系显卡

PS：一个官方测试参考

测试材料：5分钟1080p视频
显卡算力：3080ti负载拉满

a.字幕识别算法：(sttn算法可跳过该步骤)

• paddleocr: 耗时20min：

  目前只支持单帧画面依次识别，无法拉满显卡负载

  未来可能支持多帧画面同时进行识别从而加快速度

b.画面填补算法

• sttn：（对真人视频效果最好）：耗时5分钟
• lama：（对动画效果最好，图片其次）：

  常规模式：耗时30分钟

  快速模式：未测试耗时

• propainter：（对剧烈抖动的视频效果最好）：未测试耗时

2：视频准备

准备好要去除字幕的mp4视频文件，尽量压缩成zip文件上传，因为视频文件本身比较大

2.1：上传mp4视频

实例启动后点jupyter-lab

然后进入vsr/input文件夹，将mp4视频文件直接上传，然后更名为方便输入的名字

当然，你也使用webui上传视频的功能，不过不推荐

3:启动webui

jupyter中运行启动脚本

公网访问web服务

算法模型训练说明

如果对模型去字幕的效果不满意，可以查看design文件夹里面的训练方法，利用backend/tools/train里面的代码进行训练，然后将训练的模型替换旧模型即可