refacer

Refacer: outil d'échange multi-faces Deepfake en un clic

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Refacer, un outil simple qui vous permet de créer DeepFakes avec plusieurs faces en un seul clic! Ce projet a été inspiré par ROOP et est alimenté par l'excellente Insightface. Le refacer ne nécessite aucune formation - une seule photo et vous êtes prêt à partir.

️ S'il vous plaît, avant d'utiliser le code de ce référentiel, assurez-vous de lire l'avertissement.

Démonstration

Compatibilité du système

Le refacer a été soigneusement testé sur les systèmes d'exploitation suivants:

Système opérateur	Prise en charge du processeur	Support GPU
Macosx	✅	️
Fenêtre	✅	✅
Linux	✅	✅

L'application est compatible avec les environnements CPU et GPU (NVIDIA CUDA) et MacOSX (COREML)

️ Veuillez noter que nous ne recommandons pas d'utiliser onnxruntime-silicon sur macOSX en raison d'un problème apparent avec la gestion de la mémoire. Si vous parvenez à compiler onnxruntime pour le silicium, le programme est prêt à utiliser Coreml.

Condition préalable

Assurez-vous que ffmpeg soit installé et correctement configuré. Il existe de nombreux guides disponibles sur Internet pour vous aider. Voici quelques-uns (Remarque: je n'ai pas créé ces guides):

• Comment installer ffmpeg

Installation

Refacer a été testé et est connu pour fonctionner avec Python 3.10.9, mais il est également susceptible de fonctionner avec d'autres versions Python. Il est recommandé d'utiliser un environnement virtuel pour configurer et exécuter le projet afin d'éviter les conflits potentiels avec d'autres packages Python que vous avez peut-être installés.

Suivez ces étapes pour installer le refacer:

1. Clone le référentiel:

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

2. Téléchargez le modèle Insightface: vous pouvez télécharger manuellement le modèle créé par Insightface à partir de ce lien et l'ajouter au dossier du projet. Alternativement, si vous avez installé wget , vous pouvez utiliser la commande suivante:

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

3. Installez les dépendances:

   • Pour CPU (compatible avec Windows, MacOSX et Linux):

   pip install -r requirements.txt

   • Pour GPU (compatible avec Windows et Linux uniquement, nécessite un GPU NVIDIA avec CUDA et ses bibliothèques):

   pip install -r requirements-GPU.txt

   • Pour Coreml (compatible avec MacOSX, nécessite une architecture de silicium):

   pip install -r requirements-COREML.txt

   Pour plus d'informations sur l'installation du CUDA nécessaire pour utiliser onnxruntime-gpu , veuillez vous référer directement au référentiel d'exécution ONNX officiel.

Pour plus de détails sur l'utilisation du modèle Insightface, vous pouvez vous référer à leur exemple.

Usage

Une fois que vous avez installé avec succès Refacer et ses dépendances, vous pouvez exécuter l'application à l'aide de la commande suivante:

python app.py

Ensuite, ouvrez votre navigateur Web et accédez à l'adresse suivante:

 http://127.0.0.1:7680

Questions?

Si vous avez des questions ou des problèmes, n'hésitez pas à ouvrir un problème ou à soumettre une demande de traction.

Module de reconnaissance

Le dossier recognition de ce référentiel est dérivé du référentiel GitHub d'Insightface. Vous pouvez trouver le code source d'origine ici: Code source de reconnaissance Insightface

Ce module est utilisé pour reconnaître et gérer les données faciales dans l'application Refacer, permettant ses puissantes capacités DeepFake. Nous sommes reconnaissants à Insightface pour leur travail et pour avoir mis leur code disponible.

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