AI硬字幕擦除工具
v1.1.0基于 AI 去除图片/视频硬字幕与水印，无损分辨率输出，本地实现无需第三方 API
功能特点
基本信息
图文教程与使用说明
基于AI的图片/视频硬字幕去除、文本水印去除，无损分辨率生成去字幕、去水印后的图片/视频文件。无需申请第三方API，本地实现。
Video-subtitle-remover (VSR) 是一款基于AI技术，将视频中的硬字幕去除的软件。 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
- 通过超强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
Windows GPU版本 v1.1.0（GPU）：
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1fI7n5U-HzjcPg83Nhijvyg?pwd=MQTK 提取码：MQTK
仅供具有Nvidia显卡的用户使用(AMD的显卡不行)
效果演示
配置要求
无 Nvidia（英伟达）显卡请勿使用本项目，不支持AMD显卡！
最低配置：
GPU：GTX 1060或以上显卡
CPU：支持 AVX 指令集
使用教程
第一步：下载并解压压缩包，进入文件夹并找到启动程序的图标，双击打开
解压后直接进入文件内，找到名称为 启动程序.exe 的文件，双击直接运行。如果出现错误或者无法运行：
1、检查文件解压路径，不要有中文或者特殊符号；2、双击下面的 使用兼容模式运行.cmd 进行运行；3、可能是您的电脑配置不满足程序要求，建议检查上面的配置要求信息是否满足，或者换台电脑尝试。4、首次启动可能时间略长，请耐心等待！
第二步：打开之后，点击 Open，选择您需要处理的视频/图片打开导入程序
注意：导入的视频，可能会出现画面被拉伸变形的情况，这只是程序预览窗口的显示问题，不会影响最终输出的画面，正常使用即可
第三步：手动调整窗口中的四个滑块（分别对应绿框的四条边位置），将画面中的绿色边框调整到一个合适的位置，将需要擦除字幕的部分框入其中。
提示：默认显示的是视频中的第一帧，可以拖动画面下的滑块调整时间线位置，将画面停留在有字幕的那一帧，再调整对应的擦除框位置。
第四步：调整好合适的位置之后，点击左下角的Run，开始运行程序，同时，窗口中将实时显示画面处理效果（左边的是原始画面，右边的是AI擦除处理后的画面）
也可以直接将滑块拖到最大，将整个视频画面全部选中，对于多字幕画面，或者复杂画面处理效果不好的，这种方式处理出来的效果可能会更好！！
第五步：处理后的视频会保存在程序目录 .\vsr_windows_gpu_v1.1.0\vsr\resources\test 文件夹下，文件名后缀带有 _no_sub 的就是去除字幕后的文件。
常见问题
1、提取速度慢怎么办
修改程序文件 .\vsr\resources\backend\config.py 中的参数，可以大幅度提高去除速度
按照路径找到对应的文件，右键用记事本打开，然后可以使用 Ctrl+F 查找参数关键词修改参数。
MODE = InpaintMode.STTN # 设置为STTN算法
STTN_SKIP_DETECTION = True # 跳过字幕检测，跳过后可能会导致要去除的字幕遗漏或者误伤不需要去除字幕的视频帧
2、视频去除效果不好怎么办
修改 .\vsr\resources\backend\config.py 中的参数，尝试不同的去除算法，算法介绍
- InpaintMode.STTN 算法：对于真人视频效果较好，速度快，可以跳过字幕检测
- InpaintMode.LAMA 算法：对于图片效果最好，对动画类视频效果好，速度一般，不可以跳过字幕检测
- InpaintMode.PROPAINTER 算法： 需要消耗大量显存，速度较慢，对运动非常剧烈的视频效果较好
- 使用STTN算法
MODE = InpaintMode.STTN # 设置为STTN算法
# 相邻帧数, 调大会增加显存占用，效果变好
STTN_NEIGHBOR_STRIDE = 10
# 参考帧长度, 调大会增加显存占用，效果变好
STTN_REFERENCE_LENGTH = 10
# 设置STTN算法最大同时处理的帧数量，设置越大速度越慢，但效果越好
# 要保证STTN_MAX_LOAD_NUM大于STTN_NEIGHBOR_STRIDE和STTN_REFERENCE_LENGTH
STTN_MAX_LOAD_NUM = 30
- 使用LAMA算法
MODE = InpaintMode.LAMA # 设置为STTN算法
LAMA_SUPER_FAST = False # 保证效果
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
3、CondaHTTPError
将项目中的.condarc放在用户目录下(C:/Users/<你的用户名>)，如果用户目录已经存在该文件则覆盖
解决方案：https://zhuanlan.zhihu.com/p/260034241
4、4090 使用cuda 11.7跑不起来
解决方案：改用 cuda 11.8
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.15.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
去官方网站了解更多
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