[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-70980":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":25,"hasPages":23,"topics":26,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":32,"readmeContent":33,"aiSummary":34,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":35,"lastSyncTime":36,"discoverSource":37},70980,"video-subtitle-remover","YaoFANGUK\u002Fvideo-subtitle-remover","YaoFANGUK","基于AI的图片\u002F视频硬字幕去除、文本水印去除，无损分辨率生成去字幕、去水印后的图片\u002F视频文件。无需申请第三方API，本地实现。AI-based tool for removing hard-coded subtitles and text-like watermarks from videos or Pictures.","",null,"Python",11331,1456,81,163,0,64,178,510,192,44.49,"Apache License 2.0",false,"main",true,[27,28,29,30,31],"ai","deepleanring","sub-remove","subtile","vsr","2026-06-12 02:02:46","简体中文 | [English](README_en.md)\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"design\u002Ficon_1024.PNG\" alt=\"VSR Logo\" width=\"128\" height=\"128\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F9120\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Fapi\u002Fbadge\u002Frepositories\u002F9120\" alt=\"YaoFANGUK%2Fvideo-subtitle-remover | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 项目简介\n\n![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202-red.svg)\n![python version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.11+-blue.svg)\n![support os](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOS-Windows\u002FmacOS\u002FLinux-green.svg)\n[![Docker](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocker-Image-blue?logo=docker)](https:\u002F\u002Fhub.docker.com\u002Fr\u002Feritpchy\u002Fvideo-subtitle-remover)\n\nVideo-subtitle-remover (VSR) 是一款基于AI技术，将视频中的硬字幕去除的软件。\n主要实现了以下功能：\n- **无损分辨率**将视频中的硬字幕去除，生成去除字幕后的文件\n- 通过超强AI算法模型，对去除字幕文本的区域进行填充（非相邻像素填充与马赛克去除）\n- 提取原视频字幕，可配合：[video-subtitle-extractor (VSE)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYaoFANGUK\u002Fvideo-subtitle-extractor)\n- 支持自定义字幕位置，仅去除定义位置中的字幕（传入位置）\n- 支持全视频自动去除所有文本（不传入位置）\n- 支持多选图片批量去除水印文本\n\n![demo.png](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYaoFANGUK\u002Fvideo-subtitle-remover\u002Fraw\u002Fmain\u002Fdesign\u002Fdemo.png)\n\n**使用说明：**\n\n- 有使用问题请加群讨论，QQ群：210150985（已满）、806152575（已满）、816881808（已满）、295894827\n- 直接下载压缩包解压运行，如果不能运行再按照下面的教程，尝试源码安装conda环境运行\n\n**下载地址：**\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYaoFANGUK\u002Fvideo-subtitle-remover\u002Freleases\">Release\u003C\u002Fa>\n\n**预构建包对比说明**：\n\n|       预构建包名          | Python  | Paddle | Torch | 环境                          | 支持的计算能力范围|\n|---------------|------------|--------------|--------------|-----------------------------|----------|\n| `vsr-windows-cpu.7z`              | 3.12 | 3.0.0 | 2.7.0 | 通用                 | 通用       |\n| `vsr-windows-directml.7z`         | 3.12 | 3.0.0 | 2.4.1 | Windows 非Nvidia显卡 | 通用       |\n| `vsr-windows-nvidia-cuda-11.8.7z` | 3.12 | 3.0.0 | 2.7.0 | CUDA 11.8           | 3.5 – 8.9  |\n| `vsr-windows-nvidia-cuda-12.6.7z` | 3.12 | 3.0.0 | 2.7.0 | CUDA 12.6           | 5.0 – 8.9  |\n| `vsr-windows-nvidia-cuda-12.8.7z` | 3.12 | 3.0.0 | 2.7.0 | CUDA 12.8           | 5.0 – 9.0+ |\n\n> NVIDIA官方提供了各GPU型号的计算能力列表，您可以参考链接: [CUDA GPUs](https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fcuda-gpus) 查看你的GPU适合哪个CUDA版本\n\n**Docker版本：**\n```shell\n  # Nvidia 10 20 30系显卡\n  docker run -it --name vsr --gpus all eritpchy\u002Fvideo-subtitle-remover:1.4.0-cuda11.8 python backend\u002Fmain.py -i test\u002Ftest.mp4 -o test\u002Ftest_no_sub.mp4\n\n  # Nvidia 40系显卡\n  docker run -it --name vsr --gpus all eritpchy\u002Fvideo-subtitle-remover:1.4.0-cuda12.6 python backend\u002Fmain.py -i test\u002Ftest.mp4 -o test\u002Ftest_no_sub.mp4\n\n  # Nvidia 50系显卡\n  docker run -it --name vsr --gpus all eritpchy\u002Fvideo-subtitle-remover:1.4.0-cuda12.8 python backend\u002Fmain.py -i test\u002Ftest.mp4 -o test\u002Ftest_no_sub.mp4\n\n  # AMD \u002F Intel 独显 集显\n  docker run -it --name vsr --gpus all eritpchy\u002Fvideo-subtitle-remover:1.4.0-directml python backend\u002Fmain.py -i test\u002Ftest.mp4 -o test\u002Ftest_no_sub.mp4\n\n  # CPU\n  docker run -it --name vsr --gpus all eritpchy\u002Fvideo-subtitle-remover:1.4.0-cpu python backend\u002Fmain.py -i test\u002Ftest.mp4 -o test\u002Ftest_no_sub.mp4\n\n  # 导出视频\n  docker cp vsr:\u002Fvsr\u002Ftest\u002Ftest_no_sub.mp4 .\u002F\n```\n\n**命令行参数：**\n```\nVideo Subtitle Remover Command Line Tool\n\noptions:\n  -h, --help            show this help message and exit\n  --input INPUT, -i INPUT\n                        Input video file path\n  --output OUTPUT, -o OUTPUT\n                        Output video file path (optional)\n  --subtitle-area-coords YMIN YMAX XMIN XMAX, -c YMIN YMAX XMIN XMAX\n                        Subtitle area coordinates (ymin ymax xmin xmax). Can be specified multiple times for multiple areas.\n  --inpaint-mode {sttn-auto,sttn-det,lama,propainter,opencv}\n                        Inpaint mode, default is sttn-auto\n```\n## 演示\n\n- GUI版：\n\n\u003Cp style=\"text-align:center;\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYaoFANGUK\u002Fvideo-subtitle-remover\u002Fraw\u002Fmain\u002Fdesign\u002Fdemo2.gif\" alt=\"demo2.gif\"\u002F>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp style=\"text-align:center;\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fb23.tv\u002FguEbl9C\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYaoFANGUK\u002Fvideo-subtitle-remover\u002Fraw\u002Fmain\u002Fdesign\u002Fdemo.gif\" alt=\"demo.gif\"\u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\n## 源码使用说明\n\n\n#### 1. 安装 Python\n\n请确保您已经安装了 Python 3.12+。\n\n- Windows 用户可以前往 [Python 官网](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Fwindows\u002F) 下载并安装 Python。\n- MacOS 用户可以使用 Homebrew 安装：\n  ```shell\n  brew install python@3.12\n  ```\n- Linux 用户可以使用包管理器安装，例如 Ubuntu\u002FDebian：\n  ```shell\n  sudo apt update && sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3.12-dev\n  ```\n\n#### 2. 安装依赖文件\n\n请使用虚拟环境来管理项目依赖，避免与系统环境冲突。\n\n（1）创建虚拟环境并激活\n```shell\npython -m venv videoEnv\n```\n\n- Windows：\n```shell\nvideoEnv\\\\Scripts\\\\activate\n```\n- MacOS\u002FLinux：\n```shell\nsource videoEnv\u002Fbin\u002Factivate\n```\n\n#### 3. 创建并激活项目目录\n\n切换到源码所在目录：\n```shell\ncd \u003C源码所在目录>\n```\n> 例如：如果您的源代码放在 D 盘的 tools 文件夹下，并且源代码的文件夹名为 video-subtitle-remover，则输入：\n> ```shell\n> cd D:\u002Ftools\u002Fvideo-subtitle-remover-main\n> ```\n\n#### 4. 安装合适的运行环境\n\n本项目支持 CUDA (NVIDIA显卡加速)、CPU (无 GPU)、 DirectML (AMD、Intel等GPU\u002FAPU加速) 和 macOS (Apple Silicon) 四种运行模式。\n\n##### (1) CUDA（NVIDIA 显卡用户）\n\n> 请确保您的 NVIDIA 显卡驱动支持所选 CUDA 版本。\n\n- 推荐 CUDA 11.8，对应 cuDNN 8.6.0。\n\n- 安装 CUDA：\n  - Windows：[CUDA 11.8 下载](https:\u002F\u002Fdeveloper.download.nvidia.com\u002Fcompute\u002Fcuda\u002F11.8.0\u002Flocal_installers\u002Fcuda_11.8.0_522.06_windows.exe)\n  - Linux：\n    ```shell\n    wget https:\u002F\u002Fdeveloper.download.nvidia.com\u002Fcompute\u002Fcuda\u002F11.8.0\u002Flocal_installers\u002Fcuda_11.8.0_520.61.05_linux.run\n    sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run\n    ```\n  - MacOS 不支持 CUDA。\n\n- 安装 cuDNN（CUDA 11.8 对应 cuDNN 8.6.0）：\n  - [Windows cuDNN 8.6.0 下载](https:\u002F\u002Fdeveloper.download.nvidia.cn\u002Fcompute\u002Fredist\u002Fcudnn\u002Fv8.6.0\u002Flocal_installers\u002F11.8\u002Fcudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.zip)\n  - [Linux cuDNN 8.6.0 下载](https:\u002F\u002Fdeveloper.download.nvidia.cn\u002Fcompute\u002Fredist\u002Fcudnn\u002Fv8.6.0\u002Flocal_installers\u002F11.8\u002Fcudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz)\n  - 安装方法请参考 NVIDIA 官方文档。\n\n- 安装 PaddlePaddle GPU 版本（CUDA 11.8）：\n  ```shell\n  pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0 -i https:\u002F\u002Fwww.paddlepaddle.org.cn\u002Fpackages\u002Fstable\u002Fcu118\u002F\n  ```\n- 安装 Torch GPU 版本（CUDA 11.8）：\n  ```shell\n  pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu118\n  ```\n\n- 安装其他依赖\n  ```shell\n  pip install -r requirements.txt\n  ```\n\n- Linux系统还需要安装\n\n  ```shell\n  # for cuda 12.x\n  pip install onnxruntime-gpu==1.22.0\n  # for cuda 11.x\n  pip install onnxruntime-gpu==1.20.1 --index-url https:\u002F\u002Faiinfra.pkgs.visualstudio.com\u002FPublicPackages\u002F_packaging\u002Fonnxruntime-cuda-11\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F\n  ```\n  > 详情见: [Install ONNX Runtime](https:\u002F\u002Fonnxruntime.ai\u002Fdocs\u002Finstall\u002F#install-onnx-runtime-gpu-cuda-12x)\n\n##### (2) DirectML（AMD、Intel等GPU\u002FAPU加速卡用户）\n\n- 适用于 Windows 设备的 AMD\u002FNVIDIA\u002FIntel GPU。\n- 安装 ONNX Runtime DirectML 版本：\n  ```shell\n  pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https:\u002F\u002Fwww.paddlepaddle.org.cn\u002Fpackages\u002Fstable\u002Fcpu\u002F\n  pip install -r requirements.txt\n  pip install torch_directml==0.2.5.dev240914\n  ```\n##### (3) CPU 运行（无 GPU 加速）\n\n- 适用于没有 GPU 或不希望使用 GPU 的情况。\n  ```shell\n  pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https:\u002F\u002Fwww.paddlepaddle.org.cn\u002Fpackages\u002Fstable\u002Fcpu\u002F\n  pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0\n  pip install -r requirements.txt\n  ```\n##### (4) macOS 运行 (Apple Silicon)\n- 适用于 macOS (Apple Silicon) 设备\n- macOS (Intel) 请使用CPU, 强行使用GPU只会更慢\n- macOS (Apple Silicon)上字幕检测PP-OCRv4-Server模型精度似乎不太理想, 推荐使用其他模型\n  ```shell\n  pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https:\u002F\u002Fwww.paddlepaddle.org.cn\u002Fpackages\u002Fstable\u002Fcpu\u002F\n  pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0\n  pip install -r requirements.txt\n  ```\n  > 基于Python3.13版本测试\n#### 4. 运行程序\n\n- 运行图形化界面\n\n```shell\npython gui.py\n```\n\n- 运行命令行版本(CLI)\n\n```shell\npython .\u002Fbackend\u002Fmain.py\n```\n\n## 常见问题\n1. 提取速度慢怎么办\n\n修改backend\u002Fconfig.py中的参数，可以大幅度提高去除速度\n```python\nMODE = InpaintMode.STTN  # 设置为STTN算法\nSTTN_SKIP_DETECTION = True # 跳过字幕检测，跳过后可能会导致要去除的字幕遗漏或者误伤不需要去除字幕的视频帧\n```\n\n2. 视频去除效果不好怎么办\n\n修改backend\u002Fconfig.py中的参数，尝试不同的去除算法，算法介绍\n\n> - InpaintMode.STTN 算法：对于真人视频效果较好，速度快，可以跳过字幕检测\n> - InpaintMode.LAMA 算法：对于图片效果最好，对动画类视频效果好，速度一般，不可以跳过字幕检测\n> - InpaintMode.PROPAINTER 算法： 需要消耗大量显存，速度较慢，对运动非常剧烈的视频效果较好\n\n- 使用STTN算法\n\n```python\nMODE = InpaintMode.STTN  # 设置为STTN算法\n# 相邻帧数, 调大会增加显存占用，效果变好\nSTTN_NEIGHBOR_STRIDE = 10\n# 参考帧长度, 调大会增加显存占用，效果变好\nSTTN_REFERENCE_LENGTH = 10\n# 设置STTN算法最大同时处理的帧数量，设置越大速度越慢，但效果越好\n# 要保证STTN_MAX_LOAD_NUM大于STTN_NEIGHBOR_STRIDE和STTN_REFERENCE_LENGTH\nSTTN_MAX_LOAD_NUM = 30\n```\n- 使用LAMA算法\n```python\nMODE = InpaintMode.LAMA  # 设置为STTN算法\nLAMA_SUPER_FAST = False  # 保证效果\n```\n\n> 如果对模型去字幕的效果不满意，可以查看design文件夹里面的训练方法，利用backend\u002Ftools\u002Ftrain里面的代码进行训练，然后将训练的模型替换旧模型即可\n\n3. 7z文件解压错误\n\n解决方案：升级7-zip解压程序到最新版本\n\n4. Mac版本运行报错：Error \"bad CPU type in executable\"\n\n解决方案：打开控制台输入`softwareupdate --install-rosetta` 安装rosetta\n\n\n## 赞助\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYaoFANGUK\u002Fvideo-subtitle-extractor\u002Fraw\u002Fmain\u002Fdesign\u002Fsponsor.png\" width=\"600\">\n","Video-subtitle-remover (VSR) 是一款基于AI技术，用于去除视频中的硬字幕和图片中的文本水印的软件。该项目利用深度学习算法，在保持原视频或图片分辨率无损的前提下，自动识别并移除硬编码的字幕及类似文本的水印，并对移除区域进行智能填充以保证视觉效果自然。它支持自定义字幕位置去除、全视频自动去文字等功能，并且能够批量处理多张图片。VSR适用于需要清理视频内容中不需要的文字信息的各种场景，如影视后期制作、个人视频编辑等。此外，该工具无需依赖第三方API，完全可以在本地运行，极大地方便了用户的使用。",2,"2026-06-11 03:35:18","high_star"]