。

1. 项目目标
去除视频 (bear.webm) 中的硬字幕。

2. 初始尝试与关键失败：IOPaint

• 方法: 使用 IOPaint（一个图像修复工具）配合 PaddleOCR 逐帧修复。
• 结果: 修复区域严重闪烁。
• 核心认知: 图像修复工具独立处理每一帧，缺乏时间一致性。必须使用专业的视频修复工具。

3. 正确的工具：ProPainter

• 项目来源: https://github.com/sczhou/ProPainter
• 优势: 专为视频设计，能感知帧间联系，从根本上解决闪烁问题。

4. 调试过程

• A. 环境搭建

  1. git clone 仓库。
  2. 使用 conda env create -f environment.yml 创建并激活 propainter 环境。
  3. 下载预训练模型放入 checkpoints 目录。

• B. 数据准备：遮罩 (Mask) 的陷阱

  • 问题: ProPainter 要求每一帧都必须有对应的遮罩文件。
  • 解决: 我的 OCR 脚本只为有字幕的帧生成了遮罩。因此，我编写了一个辅助脚本，为所有无字幕的干净帧创建了对应的纯黑色空白遮罩，确保文件数量和帧数完全一致。

• C. 运行报错：ModuleNotFoundError

  • 问题: 脚本无法找到 utils 等本地模块。
  • 根源: 在错误的 Python 虚拟环境 (venv) 中运行。
  • 解决: 切换到正确的 Conda 环境 (conda activate propainter)。

• D. 硬件瓶颈：内存耗尽 (Out of Memory)

  • 问题: 32GB 内存被瞬间占满。
  • 根源: 脚本默认将整个视频（所有帧、遮罩、光流数据）一次性加载到内存。
  • 解决: 使用 ProPainter 内置的命令行参数进行优化：
    • --subvideo_length [N]: 最关键的参数。将视频切成 N 帧的短片进行分块处理，大幅降低峰值内存。我设置为 20。
    • --fp16: 启用半精度浮点数，内存占用减半。

5. 最终运行命令

500个图片 + 使用 fp16

python inference_propainter.py --video inputs/object_removal/resized-bear-500   --mask inputs/object_removal/resized_mask_500    --fp16

**6. 合并2个视频，对比2个视频。 **

这个命令解决了帧率不同步的核心问题

ffmpeg -i masked_in.mp4 -i inpaint_out.mp4 -filter_complex "[0:v]setpts=PTS-STARTPTS,fps=30[v0];[1:v]setpts=PTS-STARTPTS,fps=30[v1];[v0][v1]hstack=inputs=2[v]" -map "[v]" -an -c:v libx264 -crf 23 -preset veryfast -shortest both.mp4

最后说一下感受

1. 视频处理，需要成本的，硬件，时间。所以，如果一个视频的质量很差，根本不值得搬运。西瓜不甜，不值得摘下来。
2. 显存不够，会非常慢。只能： 减少帧数，降低图片大小，使用 fp16, 尝试云主机，目前就这几个办法。