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Chenyme AAVT

その他のソースコード

v0.9.0

ダウンロード

注記

このプロジェクトがあなたに役立つなら、それを覚えていますか？

認識するときは、より良い体験のために大きなモデルを使用することをお勧めします！私は試験の準備をしているので、更新速度は遅くなります。

インストールチュートリアル|

プロジェクトの紹介

Chenyme-AAVT完全に自動的なビデオ翻訳プロジェクトは、シンプルで効率的で無料の自動化されたメディア認識と翻訳プロセスを提供することに取り組んでおり、もちろん、音声とビデオの字幕の認識、翻訳、処理など、さまざまな機能を迅速に完了するのに役立ちます。将来的には、リアルタイム認識、リップ補正、サウンドクローニング、トーン識別など、既存の基本機能に基づいて、さらに興味深いツールを追加し続けます。

現在サポートされている基本関数は、すべての関数ではありません。

[音声認識] |

プロジェクトのハイライト

todo |

翻訳関連

翻訳最適化
より多くの言語翻訳
より多くの翻訳モデル
より多くの翻訳エンジン
地元の大型言語モデルの翻訳をサポートします

ビデオ関連

パーソナライズされた字幕
その他の字幕形式
サブタイトルプレビュー、リアルタイムの変更
自動字幕テキスト校正
二重字幕
ビデオ中国の吹き替え
サウンドクローニング
リップ校正

写真とテキストブログ

写真とテキストを生成します
より多くのライティングスタイル
生成効率を最適化します
完成品レートを改善します

他の

AIアシスタント
ビデオプレビュー

複数の言語の認識と翻訳をサポートします
プロセス全体のローカリゼーションと無料展開をサポートします
ブログコンテンツ、マーケティングの写真、テキストのワンクリックビデオ生成をサポートしています
自動化された翻訳、字幕の二次修正、ビデオのプレビューをサポートします
GPU加速度、 VADアシスト、 FFMPEG加速度をオンにするサポート
ChatGpt 、 Claude 、 Gemini 、 Deepseekなど、多くの大型モデル翻訳エンジンの使用をサポートしています。

警告

DLLの欠落に関する発表

次のソリューションは、自分で検証した後に効果的に解決できます。

`fbgemm.dll`がありません。これは、WinのMKLファイル構築におけるPytorchエラーです。

`cudnn_ops_infer64_8.dll`が欠落しているため、GPUの活性化が失敗します。リリースにアクセスしてCUDA_DLL.ZIP圧縮パッケージをダウンロードして、CUDAディレクトリ`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv12.4bin` fixに分解してください

Windowsの展開

環境前：Python、ffmpeg、cuda説明

Python |

Python> 3.8のバージョンを選択します
Python公式Webサイトにアクセスして、プログラムをダウンロードしてインストールします
インストールを実行します。インストール中に[パスへの追加]オプションをクリックしてください

ffmpeg |

インストールとコンパイルの方法がわからない場合は、プロジェクトリリースにWinバージョンを直接ダウンロードして、コンパイルされたFFMPEGをお持ちください
FFMPEGの公式ウェブサイトにアクセスして、コンパイルされたバージョンのWindowsをダウンロードする
FFMPEGを環境変数として設定します

CUDA（CPUは無視できます）|

推奨バージョンは、CUDA11.8、12.1、12.4です
CUDA公式ウェブサイトにアクセスして、CUDAインストールプログラムをダウンロードしてください
cudaをインストールします

！ショ和次の手順を継続する前に、事前環境が準備されていることを確認してください！ショ和
1.展開スクリプトを実行します
リリースページに移動して、 Win /Smallの最新リリースをダウンロードしてください
1_Install.batを実行し、スクリプトがチェックするのを待ち、渡した後、インターフェイスのプロンプトに従ってインストールするバージョンを選択します。
2。プロジェクトWebを実行します
2_WebUI.batを実行します
WebUIが自動的にプルアップするのを待つか、url localhost:8501を入力します
プロジェクト検証パスワードchenymeaavt （これは新しいバージョンの保護機能であり、オフにすることができます）

Mac OS展開

環境前：Python、Brew、ffmpeg説明

Python

Python> 3.8のバージョンを選択します
Python公式Webサイトにアクセスして、PGKインストールパッケージをダウンロードしてください
インストールを実行し、ページに標準インストールを選択します

醸造

次のコマンドを使用して、ワンクリックでbrewをインストールします

 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

ffmpeg

次のコマンドを使用して、 FFMpegワンクリックでインストールします
```
 brew install FFMpeg
```

！ショ和次の手順を継続する前に、事前環境が準備されていることを確認してください！ショ和
1。インストールプロジェクトの依存関係
リリースページに移動して、 Mac （Mac/Small）の最新リリースをダウンロードします
 cd Chenyme-AAVT
pip3 install -r requirements.txt
2。プロジェクトWebを実行します
 streamlit run Chenyme-AAVT.py
WebUIが自動的にプルアップするのを待つか、url localhost:8501を入力します
プロジェクト検証パスワードchenymeaavt （これは新しいバージョンの保護機能であり、オフにすることができます）

Dockerの展開

この画像を手伝ってくれた@eisaichenに感謝します

Docker
 docker pull chenyme/chenyme-aavt:latest
完了後、 <您的服务器IP>:8501を入力してアクセスします
プロジェクト検証パスワードchenymeaavt （これは新しいバージョンの保護機能であり、オフにすることができます）

docker-compose
 git clone https://github.com/Chenyme/Chenyme-AAVT
cd Chenyme-AAVT
docker-compose up -d
完了後、 <您的服务器IP>:8501を入力してアクセスします
プロジェクト検証パスワードchenymeaavt （これは新しいバージョンの保護機能であり、オフにすることができます）