VexAI — AI Media Processing Tool (Intel Arc Edition)

Ferramenta CLI para Windows que integra geração de imagem, troca de rosto, arte em vídeo e conversão de voz — otimizada para GPUs Intel Arc via DirectML e OpenVINO.

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Índice

• Visão Geral
• Requisitos do Sistema
• Instalação Automática
• Instalação Manual das Dependências
  • 1. .NET 8 SDK
  • 2. FFmpeg
  • 3. SD.Next
  • 4. Deep-Live-Cam
  • 5. RVC
• Configuração Inicial
• Comandos Disponíveis
• Modelos de Voz (RVC)
• Estrutura do config.json
• FAQ
• Changelog

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Visão Geral

VexAI unifica várias ferramentas de IA em uma única interface de linha de comando. Tudo configurado e pronto com um único instalador.

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Requisitos do Sistema

• Sistema Operacional: Windows 10 ou Windows 11 (64-bit)
• GPU: Intel Arc recomendada (compatível com DirectML e OpenVINO). GPUs NVIDIA também funcionam via SD.Next.
• RAM: 16 GB mínimo recomendado
• Armazenamento: 30–50 GB livres mínimo (modelos de IA ocupam bastante espaço)
• Git: instalado e disponível no PATH (git-scm.com)
• Python: 3.10 ou superior instalado e disponível no PATH

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Instalação Automática

O VexAI vem com um instalador embutido que cuida de tudo automaticamente:

dotnet run

Na primeira execução, o programa detecta que não está configurado e abre o assistente de instalação, que irá:

1. Clonar o repositório do Deep-Live-Cam
2. Baixar o pacote de modelos diretamente do Google Drive (~1 GB) e extrair automaticamente na pasta models/
3. Criar os scripts de inicialização para Intel Arc (1_INSTALAR_DEPENDENCIAS.bat e 2_INICIAR_INTEL_ARC.bat)
4. Clonar o RVC-BETA e criar os scripts de instalação corrigidos para CPU/OpenVINO
5. Copiar o modelo de voz padrão (lula.pth) para assets/weights/
6. Baixar e instalar o FFmpeg automaticamente, registrando o caminho completo no config.json

Você só precisa ter o Git e o Python instalados. O resto é feito pelo VexAI.

Sobre o download dos modelos do Deep-Live-Cam

O pacote de modelos (~1 GB) está hospedado no Google Drive. Arquivos grandes no Drive exigem uma confirmação de verificação antes do download — o instalador lida com isso automaticamente:

• Faz a requisição inicial e detecta o aviso de verificação do Drive
• Extrai o token de confirmação da resposta
• Captura o cookie de sessão necessário
• Realiza o download real com token + cookie
• Exibe progresso em % durante o download
• Se algo falhar, tenta baixar os modelos individualmente como fallback

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Instalação Manual das Dependências

Se preferir instalar tudo manualmente em vez de usar o instalador automático, siga os passos abaixo.

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1. .NET 8 SDK

O VexAI é escrito em C# e requer o .NET 8 para compilar e executar.

1. Acesse: https://dotnet.microsoft.com/en-us/download/dotnet/8
2. Baixe o SDK (não o Runtime) para Windows x64
3. Execute o instalador
4. Verifique:

   dotnet --version
   

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2. FFmpeg

Usado internamente para extrair áudio, mixar trilhas e renderizar vídeos finais.

O instalador automático do VexAI baixa e configura o FFmpeg sozinho. Se quiser instalar manualmente:

1. Acesse: https://ffmpeg.org/download.html
2. Baixe a versão Windows builds by BtbN
3. Extraia para uma pasta, por exemplo: C:\ffmpeg
4. Adicione C:\ffmpeg\bin ao PATH do sistema
5. Verifique:

   ffmpeg -version
   

Importante: Se instalado manualmente, defina o caminho completo do ffmpeg.exe no campo FfmpegPath do config.json. O VexAI usa o caminho completo configurado — não depende do PATH do sistema para funcionar.

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3. SD.Next (geração de imagem)

Servidor local de geração de imagem (Stable Diffusion). Precisa estar em execução para os comandos gerar, reimaginar, clonar e videoart.

1. Acesse: https://github.com/vladmandic/automatic
2. Clone e entre na pasta:

   git clone https://github.com/vladmandic/automatic
   cd automatic
   

3. Para Intel Arc, edite o webui-user.bat e adicione:

   set COMMANDLINE_ARGS=--use-openvino --api --listen --autolaunch --insecure
   

4. Execute webui.bat e aguarde:

   Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
   

Modelos de imagem

Coloque arquivos .safetensors ou .ckpt em <sdnext>/models/Stable-diffusion/. O modelo padrão configurado pelo VexAI é o DreamShaper 8, baixado de:

https://huggingface.co/Lykon/dreamshaper-8

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4. Deep-Live-Cam (troca de rosto)

Usado pelo comando faceswap. O VexAI suporta dois modos:

Modo Rápido (DirectML — nativo Intel Arc)

git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
cd Deep-Live-Cam
python -m venv venv
call venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
pip install onnxruntime-directml

Os modelos (inswapper_128.onnx e GFPGANv1.4.pth) são baixados automaticamente pelo instalador do VexAI via pacote do Google Drive. Se preferir baixar manualmente, coloque-os em Deep-Live-Cam/models/.

Modo Aprimorado (OpenVINO — qualidade superior)

pip install openvino
pip install onnxruntime-openvino

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5. RVC (conversão de voz)

Usado pelo comando voz.

git clone https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI RVC-BETA
cd RVC-BETA
python -m venv venv
call venv\Scripts\activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install openvino onnxruntime-openvino
pip install -r requirements.txt
pip install audio-separator

Atenção: O VexAI instala PyTorch com suporte a CPU/OpenVINO, não CUDA. Isso é intencional — Intel Arc não usa CUDA (NVIDIA). Instalar a versão CUDA causaria erros ou fallback para CPU sem aceleração.

A estrutura esperada do RVC:

<rvc-folder>/
├── venv/
│   └── Scripts/
│       ├── python.exe
│       └── audio-separator.exe   ← instalado via pip install audio-separator
└── assets/
    └── weights/
        └── lula.pth              ← copiado automaticamente pelo VexAI

O script de inferência usado pelo VexAI é o Config/ExtraConfig/infer_cli.py, incluído no próprio projeto — não depende do tools/infer_cli.py do repositório RVC, que nem sempre existe no clone padrão.

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Configuração Inicial

Na primeira execução, o VexAI abre o assistente de configuração automaticamente. Você também pode acessá-lo a qualquer momento com o comando config.

As configurações são salvas em config.json na mesma pasta do executável.

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Comandos Disponíveis

Após a configuração, o VexAI entra em modo interativo:

VexAI> ajuda

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gerar — Gerar imagem a partir de texto

Gera uma imagem a partir de uma descrição textual (txt2img) usando SD.Next.

Pré-requisito: SD.Next em execução em http://127.0.0.1:7860.

VexAI> gerar
Prompt: cidade futurista à noite, neon, cyberpunk
Qualidade: hd (720p)
Conteúdo 18+? n

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reimaginar — Reimaginar uma imagem existente

Transforma uma imagem existente com base em um novo prompt (img2img).

VexAI> reimaginar
Caminho da imagem: C:\fotos\retrato.jpg
Prompt: pintura a óleo, estilo renascentista
Força da mudança: 0.6

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clonar — Clonar rosto em uma cena

Gera novas imagens preservando a identidade de um rosto via IP-Adapter.

VexAI> clonar
Prompt: astronauta no espaço, iluminação cinematográfica
Caminho da foto do rosto: C:\fotos\meu_rosto.jpg

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faceswap — Trocar rosto em vídeo

Substitui o rosto em um vídeo pelo rosto de uma foto de referência.

VexAI> faceswap
Caminho do vídeo: C:\videos\clipe.mp4
Foto do rosto: C:\fotos\rosto.jpg
Modo: fast (DirectML)

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videoart — Aplicar estilo artístico em vídeo

Aplica um estilo artístico a cada frame do vídeo via SD.Next (img2img frame a frame).

Atenção: vídeos longos demoram muito. Use vídeos curtos (menos de 30 segundos) para testes.

VexAI> videoart
Caminho do vídeo: C:\videos\caminhada.mp4
Prompt: aquarela, cores suaves
Força: 0.5

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voz — Trocar voz em vídeo

Substitui a voz humana em um vídeo usando um modelo RVC. O pipeline completo é:

1. Extrai o áudio do vídeo
2. Separa voz e instrumental com UVR-MDX (via audio-separator)
3. Converte a voz com o modelo RVC selecionado (inferência via infer_cli.py)
4. Mixa o resultado e renderiza o vídeo final com FFmpeg

VexAI> voz
Caminho do vídeo: C:\videos\entrevista.mp4
Modelo: lula
Pitch: 0

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modelos — Listar modelos de voz

Lista todos os arquivos .pth disponíveis em assets/weights/.

VexAI> modelos

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fila — Status da fila

Mostra quantos jobs estão aguardando e se há um em execução.

VexAI> fila
[Fila] Jobs pendentes: 2 | Em execução: Sim

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config — Reconfigurar

Abre o assistente de configuração novamente para alterar qualquer caminho ou opção.

VexAI> config

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Modelos de Voz (RVC)

Para usar o comando voz, você precisa de modelos RVC treinados (arquivos .pth).

Onde encontrar:

• https://huggingface.co — pesquise por rvc voice model
• Comunidades RVC no Discord e Reddit
• Treine o seu próprio modelo pelo RVC WebUI

Como instalar:

1. Baixe o arquivo .pth desejado
2. Copie para: <rvc-folder>/assets/weights/NomeDaVoz.pth
3. O VexAI detecta automaticamente na próxima vez que você usar modelos ou voz

O modelo lula.pth já vem instalado por padrão pelo VexAI.

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Estrutura do config.json

O arquivo config.json é criado automaticamente na pasta do executável. Você pode editá-lo manualmente se preferir:

{
  "SdNextUrl": "http://127.0.0.1:7860",
  "SdNextBatPath": "C:\\automatic\\webui-user.bat",
  "RvcFolderPath": "C:\\RVC-BETA",
  "DeepLiveFastPath": "C:\\Deep-Live-Cam",
  "DeepLiveEnhancedPath": "C:\\Deep-Live-Cam-OpenVINO",
  "WatermarkImagePath": "C:\\logos\\watermark.png",
  "OutputFolder": "C:\\Users\\Seu Nome\\Documents\\VexAI_Output",
  "FfmpegPath": "C:\\VexAI\\tools\\ffmpeg\\ffmpeg.exe",
  "AutoStartSdNext": true
}

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FAQ

O SD.Next precisa estar em execução para usar o VexAI? Sim, para gerar, reimaginar, clonar e videoart. Para faceswap e voz não é necessário. Se você configurou SdNextBatPath e ativou AutoStartSdNext, o VexAI tenta iniciá-lo automaticamente.

O VexAI funciona com GPU NVIDIA ou AMD? Sim. Intel Arc é recomendada por ter suporte nativo a DirectML e OpenVINO, mas SD.Next e Deep-Live-Cam suportam CUDA (NVIDIA) e ROCm (AMD). Ajuste as instalações conforme o guia de cada ferramenta.

Onde ficam os arquivos gerados? Tudo é salvo na pasta definida em OutputFolder, organizado em subpastas:

• output/images/ — imagens geradas
• output/audio/ — arquivos de áudio intermediários do pipeline de voz
• output/video/ — vídeos finais de faceswap e voiceswap

Como reconfigurar o VexAI após a instalação? Use o comando config dentro do programa, ou edite manualmente o config.json.

O processamento de vídeo está demorando demais. O comando videoart processa frame a frame pelo SD.Next — vídeos longos são lentos por design. Use vídeos curtos (menos de 30 segundos) para testes iniciais.

O download dos modelos falhou. O instalador tem fallback automático: se o pacote ZIP do Google Drive falhar, tenta baixar os modelos individualmente. Se ainda assim falhar, baixe manualmente e coloque em Deep-Live-Cam/models/.

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Changelog

Correções recentes