SoraWatermarkCleaner
The fastest and highest-quality deep learning powered Sora2 watermark cleaner.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- config.toml
- frontend.png
- keigo_matsumaru_sora_watermark_removed_combined.mp4
- model_switch.png
- streamlit_batch.png
- wechat_reward.jpg
- batch_bench_record.md
- benchmark_batch.py
- make_yolo_images.py
- README.md
- favicon.ico
- base.css
- logo.svg
- main.css
- IconCommunity.vue
- IconDocumentation.vue
- IconEcosystem.vue
- IconSupport.vue
- IconTooling.vue
- HelloWorld.vue
- TheWelcome.vue
- WelcomeItem.vue
- Upload.vue
- App.vue
- main.js
- bun.lock
- index.html
- jsconfig.json
- package.json
- README.md
- vite.config.js
- reward.md
- imputation.ipynb
- profile_clean.qdrep
- profile_clean.sh
- profile_process_chunk.sh
- profile_process_chunk_async.sh
- profile_whole_infer.sh
- run_clean.py
- run_process_chunk.py
- run_process_chunk_async.py
- run_whole.py
- 19700121_1645_68e0a027836c8191a50bea3717ea7485.mp4
- 53abf3fd-11a9-4dd7-a348-34920775f8ad.png
- app.png
- dog_vs_sam.mp4
- first_frame.json
- first_frame.png
- puppies.mp4
- sora_watermark_removed.mp4
- STH_soar2.mp4
- watermark_template.png
- start_streamlit_app.sh
- __init__.py
- e2fgvi_hq_cleaner.py
- lama_cleaner.py
- __init__.py
- file_manager.py
- storage_backends.py
- utils.py
- __init__.py
- cldm.py
- ddim_hacked.py
- embedding_manager.py
- hack.py
- model.py
- recognizer.py
- __init__.py
- dpm_solver.py
- sampler.py
- __init__.py
- ddim.py
- ddpm.py
- plms.py
- sampling_util.py
- __init__.py
- autoencoder.py
- __init__.py
- model.py
- openaimodel.py
- upscaling.py
- util.py
- __init__.py
- distributions.py
- __init__.py
- modules.py
- __init__.py
- attention.py
- ema.py
- __init__.py
- util.py
- __init__.py
- common.py
- en_dict.txt
- ppocr_keys_v1.txt
- RecCTCHead.py
- RecModel.py
- RecMv1_enhance.py
- RecSVTR.py
- RNN.py
- __init__.py
- anytext_model.py
- anytext_pipeline.py
- anytext_sd15.yaml
- main.py
- utils.py
- __init__.py
- brushnet.py
- brushnet_unet_forward.py
- brushnet_wrapper.py
- brushnet_xl_wrapper.py
- pipeline_brushnet.py
- pipeline_brushnet_sd_xl.py
- unet_2d_blocks.py
- __init__.py
- controlnet_preprocess.py
- cpu_text_encoder.py
- g_diffuser_bot.py
- __init__.py
- sd_xl_base.yaml
- sd_xl_refiner.yaml
- v1-inference.yaml
- v2-inference-v.yaml
- __init__.py
- BrushNet_CA.py
- pipeline_PowerPaint_Brushnet_CA.py
- unet_2d_blocks.py
- unet_2d_condition.py
- __init__.py
- pipeline_powerpaint.py
- power_paint.py
- power_paint_v2.py
- powerpaint_tokenizer.py
- __init__.py
- base.py
- controlnet.py
- ddim_sampler.py
- fcf.py
- instruct_pix2pix.py
- kandinsky.py
- lama.py
- ldm.py
- manga.py
- mat.py
- mi_gan.py
- opencv2.py
- paint_by_example.py
- plms_sampler.py
- sd.py
- sdxl.py
- utils.py
- zits.py
- __init__.py
- arch_util.py
- img_util.py
- LICENSE
- rrdbnet_arch.py
- __init__.py
- align_trans.py
- matlab_cp2tform.py
- retinaface.py
- retinaface_net.py
- retinaface_utils.py
- __init__.py
- bisenet.py
- parsenet.py
- resnet.py
- __init__.py
- face_restoration_helper.py
- face_utils.py
- misc.py
- .gitignore
- __init__.py
- __init__.py
- gfpganv1_clean_arch.py
- restoreformer_arch.py
- stylegan2_clean_arch.py
- __init__.py
- __init__.py
- common.py
- image_encoder.py
- image_encoder_hq.py
- mask_decoder.py
- prompt_encoder.py
- sam.py
- sam_hq.py
- tiny_vit_sam.py
- transformer.py
- __init__.py
- transforms.py
- __init__.py
- build_sam.py
- predictor.py
- predictor_hq.py
- __init__.py
- hieradet.py
- image_encoder.py
- utils.py
- __init__.py
- mask_decoder.py
- prompt_encoder.py
- transformer.py
- __init__.py
- memory_attention.py
- memory_encoder.py
- position_encoding.py
- sam2_base.py
- sam2_utils.py
- __init__.py
- misc.py
- transforms.py
- __init__.py
- build_sam.py
- sam2_image_predictor.py
- __init__.py
- anime_seg.py
- base_plugin.py
- briarmbg.py
- briarmbg2.py
- gfpgan_plugin.py
- gfpganer.py
- interactive_seg.py
- realesrgan.py
- remove_bg.py
- restoreformer.py
- .gitignore
- __init__.py
- anime_test.png
- anytext_mask.jpg
- anytext_ref.jpg
- bunny.jpeg
- cat.png
- icc_profile_test.jpg
- icc_profile_test.png
- image.png
- mask.png
- overture-creations-5sI6fQgYIuo.png
- overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask.png
- overture-creations-5sI6fQgYIuo_mask_blur.png
- png_parameter_test.png
- test_adjust_mask.py
- test_anytext.py
- test_brushnet.py
- test_controlnet.py
- test_instruct_pix2pix.py
- test_load_img.py
- test_low_mem.py
- test_match_histograms.py
- test_model.py
- test_model_md5.py
- test_model_switch.py
- test_outpainting.py
- test_paint_by_example.py
- test_plugins.py
- test_save_exif.py
- test_save_quality.py
- test_sd_model.py
- test_sdxl.py
- utils.py
- __init__.py
- __main__.py
- api.py
- batch_processing.py
- benchmark.py
- cli.py
- const.py
- download.py
- helper.py
- installer.py
- model_manager.py
- runtime.py
- schema.py
- web_config.py
- feat_prop.py
- flow_comp.py
- spectral_norm.py
- tfocal_transformer.py
- tfocal_transformer_hq.py
- e2fgvi.py
- e2fgvi_hq.py
- __init__.py
- app.py
- db.py
- front_router.py
- lifespan.py
- models.py
- router.py
- schemas.py
- worker.py
- __init__.py
- devices_utils.py
- download_utils.py
- imputation_utils.py
- mem_constants.py
- mem_utils.py
- video_utils.py
- watermark_utls.py
- __init__.py
- configs.py
- constants.py
- core.py
- schemas.py
- watermark_cleaner.py
- watermark_detector.py
- __init__.py
- test_e2e_pipeline.py
- __init__.py
- test_core.py
- test_imputation_utils.py
- test_video_utils.py
- test_watermark_cleaner.py
- test_watermark_detector.py
- __init__.py
- conftest.py
- README.md
- test_basic.py
- coco8.yaml
- eval.py
- train.py
- model_version.json
- .gitignore
- .python-version
- app.py
- cli.py
- docker-compose.yaml
- example.py
- LICENSE
- model_version.json
- one-click-portable.md
- pyproject.toml
- README.md
- start_server.py
- uv.lock
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/linkedlist771/SoraWatermarkCleaner
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd SoraWatermarkCleaner
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker compose up -d
정의된 모든 컨테이너(서버, DB 등)를 한 번에 빌드하고 백그라운드에서 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Node.js
쉬움사전 준비물
cd frontend
이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.
npm install
package.json에 명시된 라이브러리들을 내려받아 설치합니다.
npm start
개발/실행 서버를 켭니다.
명령어 실행 후 터미널에 나타나는 주소(보통 http://localhost:3000 형태)를 브라우저에서 열어보세요.
// repository documentation
Was this content helpful?
(0 ratings)