Les logiciels libres derrière Weorclip
Weorclip repose sur quelques composants open source. Chacun est utilisé sous sa propre licence ; cette page rassemble d’où vient chacun et à quoi il est soumis.
Fournis avec le paquet de l’extension
Ces fichiers sont distribués à l’intérieur du programme.
| Composant | Fichier / version | Licence |
|---|---|---|
| Fabric.js | 5.3.0 — fabric.min.js | MIT |
| Fabric.js EraserBrush | eraser_brush.mixin.js | MIT |
| Paper.js | paper-core.min.js | MIT |
| MP4Box.js (GPAC) | mp4box.all.min.js | BSD-3-Clause |
| MediaPipe Tasks Vision | mediapipe/vision_bundle.mjs | Apache-2.0 |
| MediaPipe BlazeFace model | mediapipe/blaze_face_short_range.tflite | Apache-2.0 |
| MediaPipe BlazeFace (full range) | mediapipe/blaze_face_full_range.tflite | Apache-2.0 |
| MediaPipe Pose Landmarker (lite) | mediapipe/pose_landmarker_lite.task | Apache-2.0 |
| ONNX Runtime Web | vittrack/ort.wasm.min.js, ort-wasm*.wasm | MIT |
| VitTrack model | vittrack/object_tracking_vittrack_2023sep.onnx | Apache-2.0 |
| Noto Emoji (40 PNG) | emoji/emoji_u*.png | SIL OFL 1.1 |
Téléchargés à l’installation — non fournis
L’installeur ne transporte pas ces outils ; la machine de l’utilisateur les récupère directement chez l’éditeur. Weorclip ne les distribue pas.
| Composant | Comment il arrive | Licence |
|---|---|---|
| yt-dlp | winget install yt-dlp.yt-dlp, else github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases/latest | The Unlicense (public domain) |
| FFmpeg / FFprobe | winget install yt-dlp.FFmpeg, else github.com/yt-dlp/FFmpeg-Builds → ffmpeg-master-latest-win64-gpl.zip | GPL-3.0 (the win64-gpl build) |
Pourquoi FFmpeg figure à part. La compilation de FFmpeg utilisée est sous GPL. Comme Weorclip ne fournit pas FFmpeg — il appelle la copie installée par l’utilisateur, en processus séparé, par ligne de commande —, l’obligation GPL n’atteint pas le code de Weorclip. Cette séparation est maintenue volontairement.
Composants optionnels — seulement si vous le demandez
Modèles et outils qui descendent quand vous activez les sous-titres, le nettoyage audio, la séparation des voix ou la traduction.
| Composant | Script d’installation | Licence |
|---|---|---|
whisper.cpp (whisper-cli.exe, ggml*.dll) | host/motor_kur.ps1 → github.com/ggml-org/whisper.cpp/releases (newest release that carries a Windows build) | MIT |
Whisper GGML models (ggml-large-v3-turbo-q5_0.bin) | host/motor_kur.ps1 → huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp | MIT (model weights: OpenAI, MIT) |
SDL2 (SDL2.dll, ships with whisper.cpp binaries) | host/motor_kur.ps1 (inside the whisper.cpp build) | zlib |
Silero VAD (ggml-silero-v5.1.2.bin) | host/motor_kur.ps1 → huggingface.co/ggml-org/whisper-vad | MIT |
llama.cpp (llama-server.exe, ggml*.dll; offline translation and smart captions) | host/motor_kur.ps1 → github.com/ggml-org/llama.cpp/releases (CPU build; CUDA 12.4 build on NVIDIA cards with ≥ 20 GB) | MIT |
TranslateGemma 4B (translategemma-4b-it.Q4_K_M.gguf) | host/motor_kur.ps1 → huggingface.co/mradermacher/translategemma-4b-it-GGUF | Gemma Terms of Use — see below |
TranslateGemma 12B (translategemma-12b-it.Q4_K_M.gguf, only on NVIDIA cards with ≥ 20 GB) | host/motor_kur.ps1 → huggingface.co/mradermacher/translategemma-12b-it-GGUF @ fdf84c9f, size + SHA-256 verified | Gemma Terms of Use — see below |
NVIDIA CUDA runtime (cudart64_12.dll, cublas64_12.dll, cublasLt64_12.dll, with the llama.cpp CUDA build) | same llama.cpp release → cudart-llama-bin-win-cuda-12.4-x64.zip | NVIDIA CUDA Toolkit EULA (redistributable components) |
| DeepFilterNet (noise removal) | host/motor_kur.ps1 → github.com/Rikorose/DeepFilterNet/releases (Windows .exe) | MIT / Apache-2.0 (dual) |
WeSpeaker model (wespeaker_en_voxceleb_resnet34_LM.onnx) | host/konusmaci_kur.ps1 → github.com/k2-fsa/sherpa-onnx | Apache-2.0 |
YuNet face detection (face_detection_yunet_2023mar.onnx) | host/gorme_kur.ps1 → github.com/opencv/opencv_zoo | Apache-2.0 |
Qwen3.5-4B (Qwen3.5-4B-Q4_K_M.gguf, smart captions: emphasis word, emoji, hook title) | host/motor_kur.ps1 (component akilli) → huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF (base: Qwen/Qwen3.5-4B), SHA-256 verified | Apache-2.0 — © Alibaba Cloud (Qwen team) |
MODNet portrait matting (modnet.onnx, hook title behind the speaker) | host/motor_kur.ps1 (component akilli) → huggingface.co/Xenova/modnet (ONNX export of github.com/ZHKKKe/MODNet), SHA-256 verified | Apache-2.0 — © ZHKKKe |
| Demucs (audio separation) | host/motor_kur.ps1 (component sesayir) → pip install demucs numpy in its own venv | MIT |
| Python (only if audio separation is chosen) | host/motor_kur.ps1 → winget install Python.Python.3.12 | PSF License |
TranslateGemma n’est pas open source. Les poids de la famille Gemma sont distribués sous les Gemma Terms of Use de Google et une Prohibited Use Policy — ni MIT ni Apache. Le modèle n’est téléchargé que si vous le demandez et n’est jamais redistribué par Weorclip, mais les conditions vous engagent tout de même.
Moteur vocal — lecture à voix haute et doublage
Ce moteur est lui aussi optionnel. Il ne s’installe que si vous le choisissez, ou la première fois que vous utilisez la lecture à voix haute ou le doublage. Chaque fichier est figé par révision, taille et SHA-256, et Weorclip n’en redistribue aucun.
| Composant | Comment il arrive | Licence |
|---|---|---|
VoxCPM2 model (model.safetensors, audiovae.pth, tokenizer) and the voxcpm 2.0.3 package | host/motor_kur.ps1 → huggingface.co/openbmb/VoxCPM2 @ 32279eff · pip install voxcpm==2.0.3 --no-deps | Apache-2.0 — © OpenBMB; the model repository has no LICENSE file, the licence is declared by the upstream project |
Mel-Band RoFormer vocal separation weights — MelBandRoformer.ckpt | host/motor_kur.ps1 → huggingface.co/KimberleyJSN/melbandroformer @ ac9b0614 | MIT — © Kimberley Jensen |
| python-audio-separator 0.47.0 | host/motor_kur.ps1 → pip install audio-separator==0.47.0 --no-deps | MIT — © Andrew Beveridge |
| PyTorch 2.8.0 — CUDA 12.8 or CPU build | host/motor_kur.ps1 → download.pytorch.org | BSD-3-Clause |
| torchaudio 2.8.0 | host/motor_kur.ps1 → download.pytorch.org | BSD-2-Clause |
| NVIDIA CUDA runtime libraries — only inside the CUDA build of PyTorch | host/motor_kur.ps1 → same wheel as PyTorch | NVIDIA CUDA Toolkit EULA — redistributable components |
| Transformers, safetensors, huggingface_hub, tokenizers | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | Apache-2.0 |
| librosa | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | ISC |
| NumPy, SciPy, scikit-learn, soundfile | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | BSD-3-Clause |
| Numba, llvmlite | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | BSD-2-Clause |
| ONNX Runtime, pydub, einops | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | MIT |
| python-soxr — resampling, pulled in by librosa | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | LGPL-2.1-or-later — installed as a separate, replaceable package in the user’s own environment; not linked into Weorclip |
| certifi — CA certificate bundle | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | MPL-2.0 |
| Python 3.12.10 — only if no suitable Python exists | host/motor_kur.ps1 → winget --scope user, else python.org installer (SHA-256 + Authenticode check) | PSF License |
Les vidéos doublées sont signalées. Une vidéo doublée porte dans ses métadonnées une mention indiquant que sa piste audio a été doublée par IA, ainsi que l’étiquette de langue de cette piste. La fiche du modèle VoxCPM2 interdit l’usurpation d’identité et la fraude — Weorclip ne propose donc que des voix conçues et ne clone jamais la voix d’autrui.
Services tiers
Gemini, OpenAI et Anthropic n’entrent en jeu que lorsque vous saisissez votre propre clé et lancez la fonction. Weorclip n’exploite aucun serveur.
Textes de licence
Le texte complet de chaque licence se trouve dans le dossier licenses/ du répertoire d’installation et dans le fichier THIRD-PARTY-NOTICES.md à côté du programme.
Cette page a été établie à partir des en-têtes de licence et des dépôts amont de chaque composant. Ce n’est pas un avis juridique.
← Retour à l’accueil