前言¶

给视频批量去字幕，通常要在外部工具里单独打开工程、手工框选字幕区域、再导出对比。一个 DSH 插件把这条链路搬进了 Harness 窗口：左侧栏多一个「字幕擦除」入口，选视频、框区域、跑任务都在同一个页面完成，省去在桌面应用和命令行之间来回切。下面介绍 lijianbin2 维护的 dsh-subtitle-remover。

这是什么¶

dsh-subtitle-remover 是 DSH Web UI 的一个插件，为左侧栏增加一个 字幕擦除 / Subtitle Remover 入口，把本地的 video-subtitle-remover 引擎（简称 vsr）接到 Harness 里：画面框选区域、自动识别与模型复核、处理区间、实时前后对比都在同一页面内完成。

插件本身只负责调用引擎，不打包引擎代码与模型。引擎是独立的 Apache-2.0 项目。插件仓库 license 为 MIT，version 1.0.0。

核心功能¶

页面（main panel keyed by subtitle-remover）提供：

• 视频路径与目录选择器，支持盘符、文件夹、视频文件和大小信息。
• ffprobe 读取的分辨率、fps、帧数、时长。
• 帧预览配合起始/结束时间区间，以及区域编辑器：框内拖动移动，右下角拖动缩放，起始帧和结束帧都能查看。
• 同时标记多个区域（上限 6 个），每个区域也可数值编辑。
• 自动区域识别：调用引擎自带的 PP-OCR 文本检测器对采样帧检测，把候选框写回同一个编辑器，仍可手动调整。
• 模型复核：检测后插件可以把候选条带和视频元数据交给 DSH 聊天模型，由模型判断哪些是真实字幕、用哪个修复模型，默认用 DSH 当前选中的模型，页面可切换。
• 一键 Run automatically：检测、模型判定、开跑一条龙。
• 修复模型和字幕检测器的选择、可选的输出目录。
• 处理区间：只重写区间内的帧，区间外原样复制。
• 实时对比预览：任务运行时引擎的预览钩子以节流方式写出前后 JPEG 对，页面并排显示原帧与修复帧，附帧号和百分比。
• 任务进度、帧数、已用/剩余时间、速度、输出路径与复制。
• 任务完成后一键打开文件或在文件夹中显示，任务卡片和历史行都有入口。
• 页面内引擎设置：扫描常见位置、手动选目录和解释器（保存在插件目录，不改 profile），以及对没有引擎的机器一键安装（clone + 虚拟环境 + PyTorch/PaddlePaddle）。

任务运行时左侧栏入口会有一个小动画提示。

安装与启用¶

安装分两步：先把引擎准备好，再把插件加进 DSH。

README 给出的步骤如下。

1、确保 video-subtitle-remover 在同一台机器上可用：模型已下载、config/config.json 就位，Python 环境中已装 torch / paddle / cv2。

2、把插件仓库 clone 到稳定位置。自动检测覆盖几种布局，vsr 与 vsr-env 可以在插件目录内，也可以在同级或上级 plugins/ 目录下（注意这是 README 的推荐做法，不是插件安装命令）：

cd <dir>          # or <parent>\plugins
git clone https://github.com/lijianbin2/dsh-subtitle-remover

上述任一种布局都无需配置，页面安装器默认使用 engine/ 布局。其他布局也可以，设置 vsrRoot / pythonPath（见配置一节），或在页面里手动指向。

3、加入 DSH：在 Plugins 页面添加这个文件夹，或调用 plugin manager 的 install_bundle，传入其绝对路径。

4、打开左侧栏入口 字幕擦除 / Subtitle Remover。

配置¶

所有配置项都是可选的，插件会先自动探测 checkout 和解释器（<workspace>/vsr、<workspace>/vsr-env/Scripts/python.exe）。

- id: dsh-subtitle-remover
  name: dsh-subtitle-remover
  config:
    vsrRoot: 'D:\tools\video-subtitle-remover'   # 包含 backend/main.py 的目录
    pythonPath: 'D:\tools\vsr-env\Scripts\python.exe'
    ffmpegPath: 'C:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe'       # 预览帧；否则用 checkout 自带副本
    ffprobePath: 'C:\ffmpeg\bin\ffprobe.exe'     # 仅用于元信息读取
    defaultDir: 'D:\videos'
    defaultMode: 'sttn-auto'
    defaultDetect: 'server'                      # 或 'mobile'

优先级：页面保存的目录 → 上面的配置 → 自动探测。手动选择保存在 <DSH_HOME>/data/dsh-subtitle-remover/settings.json，插件升级后仍然有效。

自动探测会查找插件旁、~、~/Documents、~/projects 和工作目录中的 video-subtitle-remover checkout 及其虚拟环境。一键安装默认目标是插件目录内的 engine/video-subtitle-remover，可选可改，需要 git 和命令行里的 Python 3.10+，并会下载数 GB 内容。注意模型文件不在引擎仓库里：装好引擎后，要把 video-subtitle-remover release 压缩包（或已有安装）里的 backend/models 复制到 clone 出的目录，页面会明确提示缺哪些文件。

与引擎的通信方式¶

Host 端用本地 checkout 的解释器启动 runner/ 下的脚本。两者在私有通道（@@VSR@@ {...}）上逐行输出 JSON 事件，引擎自身的 tqdm/paddle 输出走 stderr：

• vsr_runner.py 擦除字幕，每个标记区域一个 --area。
• vsr_detect.py 采样帧、把检测到的文本框聚类成条带并以百分比报告。条带按宽度、水平居中程度和帧命中数排序，因此角落的 HUD 文本（弹药计数、击杀播报、小地图）不会盖过又宽又居中的字幕行。

页面通过 Harness webServer 上的 /dsh-subtitle-remover/api/* 轮询（同源绑定，校验 loopback 和同源）：

典型使用方式¶

README 给出的路径分手动和自动两种。

手动流程：打开 字幕擦除，选视频，在帧预览上框出字幕区域（最多 6 个），设定处理区间，选修复模型和字幕检测器，然后启动任务。任务卡上可以直接看到运行时的前后对比，结束后从任务卡片或历史行打开成片。

自动流程：点 Run automatically，插件先采样帧做 PP-OCR 检测，把候选条带给 DSH 聊天模型判定是否为字幕并选修复模型，然后一键开跑。也可以只跑检测，在编辑器里确认或调整后再启动。

引擎没装的机器上，可以先在页面里点一键安装，再把 backend/models 补进 clone 目录，之后回到页面选择引擎目录即可。

适用场景与注意事项¶

适合已经用 DSH、需要在同一套工作流里给视频去内嵌字幕的开发者，尤其是想用本地引擎、不依赖云端推理的场景。分类上属于模型推理，因为实际的检测与修复都由本地 video-subtitle-remover 的 torch / paddle 环境完成，页面只负责编排和展示。

几点注意：

• 插件以当前 dsh 进程的权限运行，一键安装会执行 git clone、建虚拟环境、装 PyTorch / PaddlePaddle，装之前应先检查插件源码与许可证（插件 MIT，引擎 Apache-2.0）。
• 引擎依赖本地环境：torch / paddle / cv2、可选的 CUDA 或 CPU 版 PyTorch、ffmpeg（checkout 自带副本）与 ffprobe。
• 模型文件需从 release 归档或已有安装获取，引擎仓库不含。
• 一键安装会下载数 GB 内容，并需在 PATH 上有 git 和 Python 3.10+。

小结¶

dsh-subtitle-remover 的价值在于把本地 video-subtitle-remover 引擎收进 Harness 侧边栏：选片、框选、模型判定、实时对比、区间输出在一页完成，不改变引擎本身的运行方式。目录页在 https://www.skillhub.cn/plugins/lijianbin2/dsh-subtitle-remover，仓库在 https://github.com/lijianbin2/dsh-subtitle-remover。DSH 的插件目录是社区站点，与 DeepSeek / 幻方没有官方从属关系，安装前建议以仓库 README 为准。