VSR: KI-Technologie zur verlustfreien Entfernung von Video-Wasserzeichen und Untertiteln (Video-Wasserzeichen-Entfernungs-Client 7G+)

Allgemeine Einführung

Video Subtitle Remover (Video-Subtitle-Remover, kurz VSR) ist eine auf KI-Technologie basierende Videobearbeitungssoftware, die speziell für die Entfernung von harten Untertiteln und Textwasserzeichen aus Videos entwickelt wurde. Das Tool verwendet verschiedene KI-Algorithmusmodelle (STTN, LAMA, PROPAINTER), um Untertiteltext auf intelligente Weise zu identifizieren und zerstörungsfrei aus Videos zu entfernen, und füllt gleichzeitig den Bereich nach dem Entfernen der Untertitel durch Deep-Learning-Technologie intelligent auf und repariert ihn. Die Software unterstützt Windows, macOS und Linux und bietet sowohl eine grafische Oberfläche als auch einen Befehlszeilenbetrieb. VSR kann nicht nur die Untertitel an der angegebenen Position verarbeiten, sondern auch automatisch den gesamten Text im gesamten Video erkennen und entfernen und unterstützt die Stapelverarbeitung von mit Wasserzeichen versehenem Text im Bild. Dieses Tool eignet sich besonders für Inhaltsersteller und Videobearbeiter, die Videoclips mit fest kodierten Untertiteln bearbeiten müssen.

Allgemeine Software kann das Wasserzeichen nur verwischen, was sehr unnatürlich aussieht. VSR erzeugt einen kleinen Teil des Bildes, um das Wasserzeichen zu verdecken. Das Endergebnis kann als explosiv bezeichnet werden!

VSR Vorteile: Entfernt Video-Wasserzeichen und eingebettete Untertitel sehr gut. Nachteile: Kann keine bewegten Wasserzeichen entfernen. Die Software ist ziemlich groß.

VSR-Tipp: Einige Wasserzeichen sind nahe an der Hintergrundfarbe des Videos, der Entfernungseffekt ist nicht gut, Sie können mit Clipping ein kontrastreiches Wasserzeichen über das ursprüngliche Wasserzeichen legen und es dann mit VSR entfernen, der Effekt ist dann sehr gut.

Funktionsliste

• Bei der verlustfreien Auflösung werden harte Untertitel aus dem Video entfernt und die ursprüngliche Videoqualität bleibt erhalten.
• Unterstützt mehrere AI-Algorithmusmodelle (STTN, LAMA, PROPAINTER) für die intelligente Wiederherstellung von Untertitelbereichen
• Unterstützt das gezielte Entfernen von benutzerdefinierten Untertitelpositionen
• Unterstützt die vollständige automatische Erkennung von Videos und die Entfernung aller Textinhalte
• Bieten Sie eine Funktion zum Entfernen von Wasserzeichentext im Stapel an
• Unterstützt plattformübergreifenden Betrieb (Windows/macOS/Linux)
• Bietet zwei Betriebsmodi: grafische Oberfläche (GUI) und Befehlszeile (CLI).
• Unterstützt benutzerdefinierte Verarbeitungsparameter, Entfernungseffekte können je nach Bedarf angepasst werden
• Unterstützt GPU-beschleunigte Verarbeitung zur Steigerung der Verarbeitungseffizienz

Hilfe verwenden

Vorbereitung für den Einbau

1. Systemanforderungen:
   • Muss mit einer Nvidia-Grafikkarte ausgestattet sein (Mindestkonfiguration: GTX 1060 oder höher)
   • CPU muss AVX-Befehlssatz unterstützen
   • Python 3.8+ Laufzeitumgebung
2. Holen Sie sich die Software:
   • Weg 1: Direktes Herunterladen der gepackten Version (empfohlen für Einsteiger)
     • Windows GPU Version v1.1.0 Herunterladen:
       • Baidu.com: Auszug Code vsr1
       • Google Drive: internationaler Download-Zugang
   • Weg 2: Installation des Quellcodes (für Entwickler)
     • Klonen oder Herunterladen von GitHub-Repository-Code
     • Folgen Sie den Anweisungen zur Konfiguration der Entwicklungsumgebung

Arbeitsweise

1. Die verpackte Version läuft:
   • Entpacken Sie die heruntergeladene Zip-Datei
   • Starten Sie das Programm direkt, um es zu verwenden
2. Die Quellcode-Version läuft:
   • Erstellen Sie eine virtuelle Python-Umgebung:

     conda create -n videoEnv python=3.8
     conda activate videoEnv
     

   • Installation von CUDA und cuDNN (wählen Sie die entsprechende Installationsmethode je nach Betriebssystem)
   • Installieren Sie die Abhängigkeit:

     pip install -r anforderungen.txt
     

   • Führen Sie das Programm aus:
     • Version der grafischen Schnittstelle:python gui.py
     • Befehlszeilenversion:python . /backend/main.py

Tipps & Tricks

1. Optimierung der Leistung:
   Wenn die Verarbeitung langsam ist, können Sie die Geschwindigkeit erhöhen, indem Sie die Parameter in backend/config.py ändern:

   MODE = InpaintMode.STTN # STTN-Algorithmus verwenden
   STTN_SKIP_DETECTION = True # Überspringen der Untertitelerkennung zur Erhöhung der Geschwindigkeit
   

2. Optimierung der Effektivität:
   Für verschiedene Arten von Videos können unterschiedliche Algorithmen ausgewählt werden:
   • STTN-Algorithmus: geeignet für Live-Action-Video, hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit
   • LAMA-Algorithmus: geeignet für animierte Videos und Bildverarbeitung
   • PROPAINTER-Algorithmus: geeignet für Videos mit anstrengenden Bewegungen
3. Abstimmung der Parameter:
   Die Verarbeitung kann durch Anpassung der folgenden Parameter verbessert werden:

   # Parameter des STTN-Algorithmus
   STTN_NEIGHBOR_STRIDE = 10 # Anzahl der Nachbarrahmen
   STTN_REFERENCE_LENGTH = 10 # Länge des Referenzrahmens
   STTN_MAX_LOAD_NUM = 30 # Maximale Anzahl der verarbeiteten Rahmen
   

4. Häufig gestellte Fragen werden beantwortet:
   • Wenn Sie auf CondaHTTPError stoßen, sehen Sie in der Konfigurationsdatei nach, um die
   • CUDA 11.8 wird für Benutzer von 4090-Grafikkarten empfohlen.
   • 7z-Dekomprimierungsprobleme müssen auf die neueste Version der Dekomprimierungssoftware aktualisiert werden

Vorbehalte:

1. NVIDIA-Grafikkarten sind erforderlich, AMD-Grafikkarten werden nicht unterstützt.
2. Der Verarbeitungseffekt hängt von der Leistung der Grafikkarte ab, je höher die Konfiguration, desto besser der Effekt
3. Verschiedene Algorithmen sind für unterschiedliche Szenarien geeignet, es wird empfohlen, je nach Art des Videos zu wählen
4. Für angepasste Modelle, siehe die Trainingsmethode im Designordner

VSR Quark Download Adresse

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