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File metadata and controls

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Freyja

使用 Nodejs 和 Electron 编写的 Freyja 视频硬字幕提取 App 的用户界面。

目前仍然在 beta 测试中。基本功能都是可用的，但是可能会遇到 bug 或者随机崩溃等问题。如果你碰到了问题，请带上log.log 文件，然后在 Github issues 中报告。

Config page screenshot

Edit page screenshot

系统要求

Freyja 需要 8GB 的内存。强烈推荐使用带 Nvidia 显卡的电脑，否则过程会非常缓慢。

使用

  1. 如果你使用的是 Windows，安装Visual C++ Redist 2019。如果你使用的是 MacOS 或 Linux ，确保已安装ffmpeg。

  2. 从Release页下载最新版本的Freyja并将其解压缩。

  3. 从https://github.com/freyjaSubOCR/freyja-sub-ocr-model-zoo/releases中下载模型。下载对应模型的所有txt和torchscript文 件，并将这些文件放入<app_path>/models/文件夹。

  4. 运行freyja.exe。如果有 Nvidia 显卡，请启用Enable CUDA选项，否则禁用该选项。

已知的问题

  • 视频播放很慢

    目前的视频播放实现不是很可靠，会占用比较多的内存并且会有播放卡顿。在正式版推出之前会有新的视频播放实现。

  • 无法使用 MacOS 和 Linux 版本

    当前，底层的torch-js包存在一些问题。下一个测试版本预计会修复这个问题。

常见问题

  • 视频播放没有声音。

    目前视频播放器没有播放声音功能。

  • 无法播放视频。

    这个视频可能是vfr（可变帧率）视频，当前视频播放器不支持播放这类视频。一个比较简单的解决方法是使用ffmpeg进行转码，来把视频转换为恒定帧率视频：ffmpeg -i video.mkv video_transcoded.mkv。

  • 无法使用GPU模型。

    确认你有 Nvidia 的显卡。如果确实有 Nvidia 的显卡，请尝试更新驱动程序。

  • 程序提示 "pyTorch backend crashed"。

    检查一下 log.log 中的最后一条错误信息。

    如果log中有 CUDA out of memory 的提示，说明显存不足。可以通过降低 batch size 来减少显存使用。如果降低 batch size 不起作用，说明你的显存太小，请换用CPU模型。

    如果log显示其他错误，请尝试改变视频裁剪的大小然后重试。