1. Linux: установите Docker Desktop с официального сайта. Windows: установите Docker Desktop с официального сайта.

2. Откройте терминал/командную строку, перейдите в директорию с нужным фото и видео, которое хотите обработать.

3. Выполните: docker run -it --mount type=bind,src=.,dst=/roop_examples axmaaa/roop-basic:1

4. Можете пока покушать, первый раз будет большо-о-ое скачивание.

5. Текущая папка будет примонтирована в /roop_examples в контейнере, и там будут ваши фото и видео. То есть в открывшейся консоли вы можете запускать roop, указывая фото и видео через параметры командной строки, например: python3 run.py --face /roop_examples/photo1.jpg --target /roop_examples/video1.mp4 --output /roop_examples/output1.mp4 – соответственно, меняете photo.jpg, video.mp4 и output1.mp4 на нужные вам файлы.

6. После завершения программы результат должен появиться в вашей текущей папке на компьютере.

Сборка.

OpenSource – великая вещь, поэтому если кто-то не доверяет мне))) хочет собрать образ сам, можно взять Dockerfile с моего репозитория на github.

1. Вам понадобится inswapper_128.onnx из оригинального поста.

2. Также нужен архив buffalo_l.zip – его можно скачать с github deepinsight, он нужен, чтобы не скачивать одни и те же 275 МБ каждый раз при запуске контейнера.

3. Поместите эти файлы в папку с Dockerfile, перейдите туда в терминале, после чего выполните: docker build -t roop-basic:my . -f Dockerfile-basic

4. Можете пока поспать, сборка будет долгой.

5. После сборки, по аналогии с предыдущей инструкцией, запускаете командой docker run -it --mount type=bind,src=.,dst=/roop_examples roop-basic:my

Особенности.

1. Я не гуру docker, вполне мог что-то упустить. Если что заметите – обязательно пишите.

2. Образ весит 10 ГБ – довольно много. Но ненамного больше, чем весят все python-пакеты, inswapper_128.onnx, модели buffalo, и т. д.

3. Пока что, как я уже говорил, версия только для CPU. Сейчас работаю над версией для видеокарты NVIDIA.

4. Проверял работоспособность только под Linux, инструкцию писал из соображений, что под Windows всё должно быть аналогично. Возможно, это не так – в таком случае тоже напишите об этом, пожалуйста.

UPD: по просьбам трудящихся – вот вам для примера Джейсон Меня Не Убить Стэтхем.

+

Вчера на моем новостном канале вышел пост про то как сделать качественный DeepFake в один клик с одной фоткой. Приложил оф инструкцию. Но народ не разобрался, расписал инструкцию более подробно, потом пришлось добавить про запуск на видеокарте, затем появились колабы и это уже 4 разные инструкции. И все это набирало огромное количество плюсов. В наш чатик , залетела куча народа с проблемами при установке, помогал кому мог. Вы кстати тоже заходите.
Народу интересно.
Так что я пригласил Киану Ривза и решил сделать финальную инструкцию, в формате видеоролика где объединил все. А так же расскажу как убрать цензуру которую завезли в последних обновлениях, избежать тех проблем которые возникали у людей и запустить это в колабе.

__

Мой канал с гайдами по SD. Где бесплатно обучаю с нуля и до самостоятельного обучения моделей.

Канал Нейроновости - источник новостей о нейронках, подпишись чтобы не пропускать

3) Код разделён на ячейки, на каждой ячейке есть кнопка запустить. Нажимаем.

3.1) Если вылезло такое окно, то просто нажимаем "Выполнить"

3.2) Видим похожий текст?

Если нет, то жмем на кнопку, которая расположена сверху справа (там же где и в первом пункте), там "Сменить среду выполнения", настраиваем как на фото и жмем "Сохранить".

4) Запускаем второй блок, тут и в следующих 3 пунктах скрин, думаю, не нужен.

5) Запускаем третий блок. Если видим красный текст с кнопкой, то жмем на неё и снова запускаем третий блок.

Если видим красный текст без кнопки, но с текстом "Successfully installed", то игнорируем эту ошибку.

6) Запускаем четвертый блок, чуть ниже жмем белую кнопку "Выбрать файлы" и выбираем фото с лицом, на которое будет заменятся лицо на видео.

7) Запускаем пятый блок, чуть ниже жмем белую кнопку "Выбрать файлы" и выбираем видео, на котором будет лицо.

8) Запускаем шестой блок.

9) Самое главное. Запускаем седьмой блок и идем пить чай, ибо дело это небыстрое. Файл сам скачается с именем "output.mp4".

Поздравляю, ты великолепен! Теперь ты можешь делать из Скалы Дуэйна Джонсона маленькую девочку, танцующую танец Венсдэй.

P.S. Скрипт для колаба писал сам, думаю тег "Моё" уместен :)

Все инструкции как сделать, есть в родительском посте.

__

Мой канал с гайдами по Stable Diffusion. Где бесплатно обучаю с нуля и до самостоятельного обучения моделей.

Канал Нейроновости - источник новостей о нейронках, подпишись чтобы не пропускать

1. Во-первых, вам нужно выполнить все действия в первой инструкции.

2. Нужно обновить скрипт. Для этого идем в папку с установленным скриптом и оттуда как рассказывал ранее запускаем командную строку. Напишите git pull. Энтер. Скрипт будет обновлен.
   3. Нужно скачать CUDNN (прямая ссылка на нужную версию 8.5), но понадобится залогиниться. Ссылку без логина я потерял, если у вас есть дайте. Я заменю. Делаем так же как ранее с ffmpeg. Распаковываем туда где не мозолит глаза, копируем путь до папки bin. У меня вот так G:\cudnn-windows-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive\bin.

   3.1 Нажмите Win+R. В появившееся окно введите systempropertiesadvanced. Энтер.

   3.2 Жмем "Переменные среды"

   Дважды нажмите на Path

   Нажмите Создать. И вставьте путь до CUDNN который мы копировали.

   Нажимаем на всех окнах ОК.
   4. Скачиваем CUDA toolkit версии 11.6 и устанавливаем как обычную программу.

   5. Просто на всякий случай перезагружаем ПК. Или нет, как хотите.
   6. Откройте командную строку в любом месте и последовательно впишите 3 команды, без кавычек, после каждой жмем энтер и ждем окончания:
   "pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu"
   "pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118"
   "pip install onnxruntime-gpu"

   7. В папке со скриптом создайте текстовый документ. Переименуйте его во то-то типа startGPU.bat. Внутри напишите следующее "python run.py --gpu --max-memory 10000" где 10000 это количество оперативной памяти которое вы готовы выделить под процесс. У меня всего 16. Я поставил 10.

   8. Теперь можно запускать файл strartGPU.bat и все должно летать.

Если в процессе у вас возникли какие-то проблемы, то можете попробовать найти ее на гитхабе проекта. Или попросить помощи в нашем чатике по нейронкам.

__

Мой канал с гайдами по SD. Где бесплатно обучаю с нуля и до самостоятельного обучения моделей.

Канал Нейроновости - источник новостей о нейронках, подпишись чтобы не пропускать

3.1. Нажмите Win+R. В появившееся окно введите systempropertiesadvanced. Энтер.

3.2 Жмем "Переменные среды"

Дважды нажмите на Path

Нажмите Создать. И вставьте путь до ffmpeg который мы копировали.

Нажимаем на всех окнах ОК.

4. Устанавливаем Visual Studio. Рекомендуют 14ю. Но у меня стоит последняя вроде как 17я и все работает.

В процессе установки вас попросят выбрать нужные модули. Поставьте галки на C++ и на Python, как на скрине ниже. Затем внизу нажмите Установить.

Почти всё.

Перейдите в папку где хотели бы чтобы лежали файлы программы. Выделите путь. Вместо него впишите cmd. Энтер. Запустится командная строка.

Далее вводите команды по одной, нажимая энтер и дождавшись окончания прогресса.

1. git clone https://github.com/s0md3v/roop

2. cd roop && pip install -r requirements.txt

Консоль пока не закрывайте. Скачайте файл, и поместите его в новообразовавшуюся папку roop. Если он имеет имя отличное от inswapper_128.onnx. Переименуйте. Если в вашей системе не показываются расширения файлов он может быть просто inswapper_128.

Возвращаемся в консоль. Пишем python run.py. Энтер. Впоследствии это все что вам нужно будет делать для запуска. Перейти в папку, запустить из нее консоль и написать python run.py. Программа запустится. Выбираете фото лица, видео. Не используйте кириллицу в именах файлов. Запустите прогресс. Перед этим рекомендую закрыть все ненужные да и нужные программы потому что программа кушает очень много оперативной памяти и чем ее больше свободной тем быстрее будет процесс. Нехватку она компенсирует файлом подкачки.

Так же скрипт можно запустить и на видеокарте, что сильно ускоритт процесс генерации, но несмотря на все выполненные мной инструкции у меня этого сделать пока не вышло. Инструкция для этого вот тут, но с этим пока у многих проблемы.

__

Мой канал с гайдами по SD. Где бесплатно обучаю с нуля и до самостоятельного обучения моделей.

Канал Нейроновости - источник новостей о нейронках, подпишись чтобы не пропускать