Chenyme AAVT下载Chenyme AAVT源代码下载

Chenyme AAVT

其他源码

v0.9.0

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Note

? 如果本项目对您有帮助，记得 Star ? 支持一下吧~

推荐识别时使用 Large 模型以获取更好的体验！由于正在备考，更新速度会放缓，感谢理解！

安装教程 | ❓ 常见问题 | 电报群组

项目介绍

Chenyme-AAVT 全自动视频翻译项目 致力于提供一个简便高效且免费的媒体识别与翻译自动化流程，帮助您快速完成音视频字幕的识别、翻译和处理等多种功能，当然目前项目已经不仅仅是帮您识别并翻译声音，还可以自动化生成营销图文、对字幕单独翻译。计划未来会基于现有基本功能继续加入更多有意思的工具，比如实时识别、口型校正、声音克隆、音色辨别等等，敬请期待！

当前已支持的基本功能，非全部功能：

【音频识别】|【视频识别】|【图文博客】|【字幕翻译】|【声音模拟】

项目亮点

TODO | 待办事项

识别相关

翻译相关

视频相关

图文博客

生成图文
更多写作风格
优化生成效率
提高成品率

其他

AI助手
视频预览

支持识别和翻译多种语言
支持 全流程本地化、免费化部署
支持对视频 一键生成博客内容、营销图文
支持 自动化翻译、二次修改字幕、预览视频
支持开启 GPU 加速、VAD 辅助、FFmpeg 加速
支持使用 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等众多大模型翻译引擎

Warning

关于 dll 缺失的公告

以下解决方法经过本人验证可有效解决，麻烦给颗?Star吧!

1. `fbgemm.dll` 缺失。此为 pytorch 对 win 的 mkl 文件构建错误，官方已在 2.4.1 Beta 版本中修正，请遇到后重新 Install.bat，并在菜单栏选择修复版本（2.4.1）修正

2. `cudnn_ops_infer64_8.dll` 缺失，导致启用 GPU 失败。请前往 Releases 中下载 CUDA_dll.zip 压缩包解压到CUDA目录 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv12.4bin` 修复

Windows 部署

前置环境：Python、FFmpeg、CUDA 说明

Python | 教程

选择 Python > 3.8 的版本
前往 Python 官网下载安装程序
运行安装，在安装时请点击 ADD TO PATH 选项

FFMpeg | 教程

若您不知道如何安装编译，请直接在项目Release中的下载 Win 版本，自带编译后的FFMpeg
前往 FFMpeg 官网下载编译好的 Windows 版本
设置 FFmpeg 为环境变量

CUDA(CPU 可忽略) | 教程

推荐使用版本为 CUDA11.8、12.1、12.4
前往 CUDA 官网下载 CUDA 安装程序
安装 CUDA

‼️ 请确保前置环境已准备好后再继续下面的步骤‼️

1. 运行部署脚本

前往 Release 页面下载 Win 的最新发行版（Win/Small）

运行 1_Install.bat，等待脚本检查，通过后根据界面内提示选择版本安装

2. 运行项目Web

运行 2_WebUI.bat

等待 WebUI 自动拉起，或输入网址 localhost:8501

项目验证密码 chenymeaavt（此为新版本的保护功能，可关闭）

Mac OS 部署

前置环境：Python、Brew、FFMpeg 说明

Python

选择 Python > 3.8 的版本
前往 Python 官网下载 PGK 安装包
运行安装，页面内选择标准安装

Brew

使用下面的命令进行一键安装安装 brew

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

FFMpeg

使用下面的命令进行一键安装安装 FFMpeg
```
brew install FFMpeg
```

‼️ 请确保前置环境已准备好后再继续下面的步骤‼️

1. 安装项目依赖

前往 Release 页面下载 Mac 的最新发行版（Mac/Small）
cd Chenyme-AAVT
pip3 install -r requirements.txt
2. 运行项目Web
streamlit run Chenyme-AAVT.py
等待 WebUI 自动拉起，或输入网址 localhost:8501

项目验证密码 chenymeaavt（此为新版本的保护功能，可关闭）

Docker 部署

感谢 @Eisaichen 协助构建此镜像

docker
docker pull chenyme/chenyme-aavt:latest
完成后，输入 <您的服务器IP>:8501 访问

项目验证密码 chenymeaavt（此为新版本的保护功能，可关闭）

docker-compose
git clone https://github.com/Chenyme/Chenyme-AAVT
cd Chenyme-AAVT
docker-compose up -d
完成后，输入 <您的服务器IP>:8501 访问

项目验证密码 chenymeaavt（此为新版本的保护功能，可关闭）