Deep-Reside-Cam: Tutorial completo de instalação do Deep Reside Cam para Home windows usando Python 3.10, FFmpeg, CUDA (opcional). Guia passo a passo.
Este tutorial irá guiá-lo passo a passo na configuração do ambiente necessário para executar o Deep-Reside-Cam de graça no seu computador com Home windows com suporte a CPU ou GPU. Em 2018 publicamos um tutorial sobre deep faux, de lá para cá a tecnologia evoluiu permitindo você fazer a troca de rosto em tempo actual e com custo computacional menor. Siga as instruções abaixo para realizar o procedimento em seu computador.
Passo 1: Instalando o Python 3.10
O Deep-Reside-Cam requer o Python 3.10 para funcionar corretamente. Siga estas etapas para instalá-lo:
- Acesse o website do Python: Abra seu navegador e vá para
https://www.python.org/downloads/launch/python-3100/ - Baixe o instalador: Localize e clique no hyperlink para baixar a versão executável do Python 3.10 para Home windows.
- Execute o instalador: Após o obtain, execute o arquivo
.exeque você baixou. - Marque as opções importantes: Durante o processo de instalação, certifique-se de marcar as seguintes opções:
- Set up for all customers (Instalar para todos os usuários)
- Add Python 3.10 to PATH (Adicionar Python 3.10 ao PATH)
- Prossiga com a instalação: Clique em “Set up Now” e siga as instruções na tela para concluir a instalação. Certifique-se de que a opção “Add to PATH” esteja selecionada. O caminho de instalação padrão é:
C:UsersusuarioAppDataLocalProgramsPythonPython310.
Passo 2: Verificando a Instalação do Python
Após a instalação, é importante verificar se o Python 3.10 foi instalado corretamente e adicionado ao PATH.
- Abra o Terminal: Pressione a tecla Home windows, digite
cmdouPowerShelle pressione Enter para abrir a linha de comando. - Verifique a versão: No terminal, digite o seguinte comando e pressione Enter:
[python –version]
- Resultado esperado: Se a instalação foi bem-sucedida, você deverá ver uma saída semelhante a:
[Python 3.10.x]
O “x” representa o número da versão específica do Python 3.10 que você instalou.
- Em caso de erro: Se você não vir a versão correta (ou nenhuma versão for exibida), siga estas etapas:
- Outras versões existentes: especifique a versão que quer usar, exemplo
[py -3.10 –version]
- Reinstale o Python 3.10: Repita o Passo 1, certificando-se de marcar as opções “Set up for all customers” e “Add Python 3.10 to PATH”.
Passo 3: Instalando o FFmpeg
O FFmpeg é uma ferramenta essencial para o Deep-Reside-Cam, pois lida com o processamento de vídeo. Siga estas etapas para instalá-lo no Home windows:
- Acesse o website do FFmpeg: Abra seu navegador e vá para
https://ffmpeg.org/obtain.html - Escolha a sua plataforma: Na página de obtain, procure pela seção “Get the packages” e clique no ícone do Home windows. Isso geralmente o levará a uma lista de builds de terceiros.
- Selecione um construct: Uma opção widespread é o construct fornecido por “gyan.dev”. Procure por um hyperlink que contenha “git” e a arquitetura do seu sistema (geralmente “win64” para sistemas de 64 bits). Clique no hyperlink para acessar a página de obtain.
- Baixe o arquivo zip: Na página de gyan.dev, procure pela seção “Newest steady builds” ou related e baixe o arquivo zip que contém os binários do FFmpeg (algo como
ffmpeg-git-xxxxxx-win64-gpl.zip). - Extraia os arquivos: Após o obtain, extraia o conteúdo do arquivo zip para uma pasta de fácil acesso no seu computador. Por exemplo, você pode criar uma pasta chamada
FFmpegno seu discoC:e extrair os arquivos para lá (C:FFmpeg). - Adicione o FFmpeg ao PATH: Para que o sistema reconheça os comandos do FFmpeg, você precisa adicionar a pasta
bindentro da pasta extraída à variável de ambiente PATH do Home windows. Siga estas etapas:- Abra o Painel de Controle: Pressione a tecla Home windows, digite “Painel de Controle” e pressione Enter.
- Vá para Sistema e Segurança: Clique em “Sistema e Segurança”.
- Clique em Sistema: Clique em “Sistema”.
- Clique em Configurações avançadas do sistema: No menu à esquerda, clique em “Configurações avançadas do sistema”.
- Clique em Variáveis de Ambiente: Na janela “Propriedades do Sistema”, clique no botão “Variáveis de Ambiente…”.
- Localize a variável “Path”: Na seção “Variáveis do Sistema”, localize a variável chamada “Path” e selecione-a.
- Clique em Editar: Clique no botão “Editar…”.
- Adicione o caminho do FFmpeg: Na janela “Editar variável de ambiente”, clique em “Novo” e adicione o caminho completo para a pasta
bindentro da pasta onde você extraiu o FFmpeg. No exemplo, seriaC:FFmpegbin. - Clique em OK: Clique em “OK” em todas as janelas abertas para salvar as alterações.
- Verifique a instalação do FFmpeg: Abra um novo terminal (cmd ou PowerShell) e digite o seguinte comando:
[ffmpeg -version]
Se o FFmpeg estiver instalado corretamente, você verá informações sobre a versão do FFmpeg.
Passo 4: Instalando as Ferramentas de Compilação do Microsoft C++
Algumas dependências do Deep-Reside-Cam podem exigir as ferramentas de compilação do Microsoft C++.
- Acesse o website do Visible Studio: Abra seu navegador e vá para
https://visualstudio.microsoft.com/pt-br/visual-cpp-build-tools/ - Baixe as Construct Instruments: Localize e clique no hyperlink para baixar as “Ferramentas de Construção para Visible Studio 2022” ou uma versão related.
- Execute o instalador: Após o obtain, execute o arquivo
.exeque você baixou. - Selecione os componentes: Durante a instalação, certifique-se de selecionar a carga de trabalho “Ferramentas de construção C++“. Você pode desmarcar outras opções se desejar.
- Prossiga com a instalação: Clique em “Instalar” e aguarde a conclusão do processo.
Passo 5: Clonando o Repositório Deep-Reside-Cam e Baixando os Modelos
Agora, vamos baixar o código do Deep-Reside-Cam e os modelos pré-treinados necessários.
Atenção, este tutorial foi escrito e testado na versão 1.8. Se preferir use o fork do projeto em nosso github nos procedimentos abaixo. Hyperlink: https://github.com/limontec/Deep-Reside-Cam
- Abra o PowerShell como Administrador: Pressione a tecla Home windows, digite
powershell, clique com o botão direito em “Home windows PowerShell” e selecione “Executar como administrador”. - Clone o repositório: No PowerShell, digite o seguinte comando e pressione Enter:
[git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git]
Isso criará uma pasta chamada
Deep-Reside-Camno seu diretório atual e baixará todos os arquivos do repositório. Caso não possua GIT, acesse o repositório em https://github.com/hacksider/Deep-Reside-Cam e clique em “Code” > “Obtain ZIP”. Extraia tudo para uma pasta de fácil acesso e navegue até ela through PowerShell. - Navegue até a pasta de modelos: Digite o seguinte comando e pressione Enter:
[cd Deep-Live-Cammodels]
- Baixe os modelos: Execute os seguintes comandos um por um para baixar os modelos pré-treinados necessários dentro da pasta fashions:
[Invoke-WebRequest -Uri “https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/GFPGANv1.4.pth” -OutFile “GFPGANv1.4.pth”]
[Invoke-WebRequest -Uri “https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/inswapper_128_fp16.onnx” -OutFile “inswapper_128_fp16.onnx”]
Esses comandos baixarão os arquivosGFPGANv1.4.ptheinswapper_128_fp16.onnxpara a pastaDeep-Reside-Cammodels.
Passo 6: Criando e Ativando o Ambiente Digital e Instalando as Dependências
É recomendável usar um ambiente digital para isolar as dependências do Deep-Reside-Cam.
- Crie o ambiente digital: Ainda no PowerShell (dentro da pasta
Deep-Reside-Cam), execute o seguinte comando:
[python -m venv venv]
Isso criará uma pasta chamada
venvque conterá o ambiente digital. Caso possua mais de uma versão do python instalada, use o comando:[py -3.10 -m venv venv]
- Configure a política de execução: Execute o seguinte comando para permitir a execução de scripts dentro do ambiente digital:
[Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process]
Responda sim para todos se for solicitado. Esta alteração é temporária e se aplica apenas à sessão atual do PowerShell.
- Ative o ambiente digital: Execute o seguinte comando:
[venvScriptsactivate]
Você verá
(venv)no início da linha de comando, indicando que o ambiente digital está ativo. - Instale as dependências: Execute o seguinte comando para instalar todas as bibliotecas necessárias listadas no arquivo
necessities.txt:
[pip3.10 install -r requirements.txt]
Este processo pode levar alguns minutos, pois várias bibliotecas serão baixadas e instaladas.
Passo 7: Executando o Deep-Reside-Cam
Agora que o ambiente está configurado, você pode executar o Deep-Reside-Cam.
- Para executar sem GPU (usando a CPU): No PowerShell (com o ambiente digital ativo), navegue de volta para a pasta raiz do
Deep-Reside-Cam(se você não estiver lá) e execute o seguinte comando:
[python run.py]
Passo 8: Resolvendo Problemas Comuns (parte 1)
Durante a execução, você pode encontrar alguns problemas. Aqui estão algumas soluções para os erros mais comuns:
-
Erro de módulo não encontrado (exemplo:
ModuleNotFoundError: No module named 'pygrabber'): Se um módulo estiver faltando, o erro indicará o nome do módulo. Para instalá-lo, execute o seguinte comando no PowerShell (com o ambiente digital ativo):[pip3.10 install nome_do_modulo]
No exemplo fornecido, você executaria:
[pip3.10 install pygrabber]
-
Tela preta no rosto: Se você ver um quadrado preto no lugar do rosto trocado, tente o seguinte:
- Desinstale as versões existentes do onnxruntime:
[pip3.10 uninstall onnxruntime onnxruntime-directml]
- Instale uma versão específica do onnxruntime-directml:
[pip3.10 install onnxruntime-directml==1.15.1]
- Execute o programa usando o provedor de execução DML:
[python run.py –-execution-provider dml]
- Se a troca de rosto ainda estiver ruim, tente usar a CPU:
[python run.py –-execution-provider cpu]
- Desinstale as versões existentes do onnxruntime:
Pronto, você configurou com sucesso o ambiente para executar o Deep-Reside-Cam no seu Home windows. Agora você pode experimentar a aplicação. Lembre-se de executar o ambiente digital sempre que for executar o Deep-Reside-Cam.
Passo 9: Instalando o CUDA 11.8.0 (Apenas para quem possui GPU NVIDIA dedicada)
Se o seu computador possui uma GPU NVIDIA dedicada, você pode instalá-lo para acelerar o processamento, caso contrário, ignore os passos abaixo (9 ao 12)!
- Acesse o hyperlink de obtain do CUDA 11.8.0: Abra seu navegador e vá para:
https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Home windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local - Baixe o instalador native: Clique no hyperlink para baixar o instalador native do CUDA (arquivo
.exe). - Execute o instalador: Após o obtain, execute o arquivo
.exe. - Tipo de instalação: O instalador verificará a compatibilidade dos seus drivers NVIDIA.
- Se seus drivers forem a versão mais recente ou superior: Escolha a opção de “Instalação Personalizada”. Na lista de componentes, mantenha apenas a opção “CUDA” marcada e desmarque todas as outras opções (como “NVIDIA GeForce Expertise”). Prossiga com a instalação.
- Se não possui drivers NVIDIA ainda: Você deve optar por uma instalação expressa.
- Conclua a instalação: Siga as instruções na tela para finalizar a instalação do CUDA. O caminho de instalação padrão é geralmente
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.8.
Passo 10: Instalando a Versão Correta do onnxruntime-gpu
Agora, vamos instalar a versão específica do onnxruntime-gpu necessária para o CUDA 11.8.
- Abra o PowerShell como Administrador: Se ainda não estiver aberto, pressione a tecla Home windows, digite
powershell, clique com o botão direito em “Home windows PowerShell” e selecione “Executar como administrador”. - Desinstale qualquer versão existente do onnxruntime-gpu: Execute o seguinte comando:
[pip3.10 uninstall onnxruntime-gpu]
Se não estiver instalado, você verá uma mensagem informando isso.
- Instale a versão específica do onnxruntime-gpu: Execute o seguinte comando:
Passo 11: Baixando e Instalando o cuDNN
O cuDNN é uma biblioteca da NVIDIA.
- Acesse o website da NVIDIA para obtain do cuDNN: Abra seu navegador e vá para:
https://developer.nvidia.com/compute/cudnn/safe/8.6.0/local_installers/11.8/cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.zip - Crie uma conta (se necessário): Você precisará criar uma conta no website da NVIDIA ou fazer login para poder baixar o cuDNN.
- Baixe o cuDNN para CUDA 11.x: Localize e baixe o arquivo zip correspondente a “cuDNN v8.6.0 (October third, 2022) for CUDA 11.x Native Installers for Home windows” (o nome do arquivo deve ser semelhante a
cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.zip). - Extraia o conteúdo do arquivo zip: Após o obtain, extraia o conteúdo do arquivo zip para uma pasta temporária no seu computador. Você verá três pastas dentro:
bin,embodyelib. - Copie os arquivos para a pasta do CUDA: Abra o diretório de instalação do CUDA (o padrão é
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.8). - Copie o conteúdo da pasta
bindo cuDNN para a pastabindo CUDA: Abra a pastabinque você extraiu do cuDNN e copie todos os arquivos para a pastaC:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.8bin. - Copie o conteúdo da pasta
embodydo cuDNN para a pastaembodydo CUDA: Abra a pastaembodydo cuDNN e copie tudo para a pastaC:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.8include. - Copie o conteúdo da pasta
libdo cuDNN para a pastalibdo CUDA: Abra a pastalibdentro do cuDNN e, em seguida, copie todos os arquivos.libpara a pastaC:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.8lib.
Passo 12: Executando o Deep-Reside-Cam com Suporte a GPU
