【福利】免费!本地部署!去除视频中移动的物体

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效果

物体移除

物体移除1
物体移除2

水印去除

水印去除1
水印去除2

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代码仓库

ProPainter

安装

1git clone https://github.com/sczhou/ProPainter.git
1conda create -n propainter python=3.8 -y
2conda activate propainter
3cd ProPainter
4pip3 install -r requirements.txt

版本要求

  • CUDA >= 9.2
  • PyTorch >= 1.7.1
  • Torchvision >= 0.8.2

开始使用

准备预训练模型

预训练模型从版本 V0.1.0 下载到 weights 文件夹。
https://github.com/sczhou/ProPainter/releases/tag/v0.1.0

1weights
2   |- ProPainter.pth
3   |- recurrent_flow_completion.pth
4   |- raft-things.pth
5   |- i3d_rgb_imagenet.pt (for evaluating VFID metric)
6   |- README.md

快速测试

1# The first example (object removal)
2python inference_propainter.py --video inputs/object_removal/bmx-trees --mask inputs/object_removal/bmx-trees_mask 
3# The second example (video completion)
4python inference_propainter.py --video inputs/video_completion/running_car.mp4 --mask inputs/video_completion/mask_square.png --height 240 --width 432

内存高效推理

视频修复通常需要大量 GPU 内存。在这里,我们提供了各种有助于内存高效推理的功能,有效避免内存不足(OOM)错误。您可以使用以下选项进一步减少内存使用量:

  • 通过减少 --neighbor_length (默认 10)来减少本地邻居的数量。
  • 通过增加 --ref_stride (默认 10)来减少全局引用的数量。
  • 设置 --resize_ratio (默认1.0)以调整处理视频的大小。
  • 通过指定 --width--height 设置较小的视频大小。
  • 设置 --fp16 在推理过程中使用 fp16(半精度)。
  • 减少子视频 --subvideo_length 的帧数(默认80),有效解耦GPU内存消耗和视频长度。

训练

1 # For training Recurrent Flow Completion Network
2 python train.py -c configs/train_flowcomp.json
3 # For training ProPainter
4 python train.py -c configs/train_propainter.json

web端

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