Linly-Dubbing es una herramienta inteligente de doblaje y traducción de video asistida por IA, diseñada para facilitar a los usuarios la generación de contenido de video multilingüe.
Requisitos Previos
Antes de comenzar la configuración, asegúrate de que tu sistema cumple los siguientes requisitos:
- Sistema Operativo: Linux
- Versión de Python: 3.8 o superior
- Espacio de Almacenamiento: Mínimo 20 GB recomendado
Clona el repositorio de Linly-Dubbing:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Linly-Dubbing
cd Linly-Dubbing
Instalación de Dependencias
Las dependencias se especifican en el archivo requirements.txt. Instálalas con el siguiente comando:
pip install -r requirements.txt
Este archivo incluye PyTorch y sus dependencias, con soporte para CUDA 11.8. Ajusta las fuentes de instalación de PyTorch en requirements.txt si tu versión de CUDA difiere.
Configuración de CUDA
CUDA, la plataforma de computación paralela de NVIDIA, acelera significativamente el rendimiento de Linly-Dubbing. Sigue estos pasos:
1. Verificación de Instalación de CUDA
nvcc --version
Si se muestra la versión de CUDA, ya está instalado. De lo contrario, descárgalo e instálalo desde el sitio web de NVIDIA, seleccionando el kit de herramientas apropiado para tu tarjeta gráfica y sistema operativo.
2. Configuración de Variables de Entorno CUDA
Edita tu archivo .bashrc en la terminal:
nano ~/.bashrc
Añade las siguientes líneas al final del archivo:
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
Guarda los cambios y aplica las modificaciones:
source ~/.bashrc
3. Validación de la Configuración CUDA
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Si la salida es True, la configuración de CUDA se ha completado con éxito.
Instalación de PyTorch
Si la instalación de dependencias no configuró PyTorch correctamente, puedes instalarlo manualmente:
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
Este comando instala PyTorch para CUDA 11.8. Modifica cu118 por tu versión de CUDA si es necesario.
Descarga de Modelos
Linly-Dubbing requiere modelos preentrenados para su funcionamiento. Utiliza el script proporcionado para descargarlos:
bash scripts/download_models.sh
Este script descarga el modelo wav2vec2 y otros modelos a través de modelscope_download.py.
Para solucionar problemas de red, considera usar un proxy o descargar los modelos manualmante y colocarlos en los directorios correspondientes.
Inicio de la Interfaz Web
Una vez configurado el entorno, inicia la interfaz de usuario web:
python webui.py
Accede a la interfaz en tu navegador en http://localhost:7860.
Desde la interfaz web, puedes especificar carpetas de salida, URLs de video, resolución y modelos, luego hacer clic en "一键自动化" (Automatización con un clic) para iniciar el proceso de doblaje y traducción.
Solución de Problemas Comunes
- Errores de Memoria CUDA: Si recibes "CUDA out of memory", reduce la resolución del video o el número de videos procesados simultáneamente.
- Dispositivo CUDA No Encontrado: El error "CUDA device not found" puede indicar una instalación incorrecta de CUDA o PyTorch. Reinstala ambos componentes y verifica la configuración de las variables de entorno.
- Errores de PyTorch: Si la importación de PyTorch fala, intenta reinstalarlo. Consulta la guía de instalación de PyTorch si el prbolema persiste.
- Fallos en la Descarga de Modelos: Si la descarga de modelos es lenta o falla, prueba con mirrors de tu región o descarga los modelos manualmente.