O software livre por trás do Weorclip
O Weorclip se apoia num punhado de componentes de código aberto. Cada um é usado sob a própria licença; esta página reúne de onde vem cada um e a que está sujeito.
Vêm no pacote da extensão
Esses arquivos são distribuídos dentro do programa.
| Componente | Arquivo / versão | Licença |
|---|---|---|
| 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 |
| SAM 2 — video predictor source code, 20 files, unmodified | host/sam2/ — github.com/facebookresearch/sam2 @ 2b90b9f5 | Apache-2.0 — © Meta Platforms, Inc. |
| LR-ASD active speaker detection model — AVA-ActiveSpeaker weights exported to ONNX, weights unchanged | host/lrasd_ava.onnx — github.com/Junhua-Liao/LR-ASD @ 1b6dcd2d | MIT — © 2025 Liao Junhua |
| AVA-ActiveSpeaker labels — training data of the LR-ASD weights, not shipped | research.google.com/ava | CC BY 4.0 — © Google LLC |
| YuNet face detection, uint8 input variant — weights unchanged | host/yunet_nhwc.onnx — from face_detection_yunet_2023mar.onnx (github.com/opencv/opencv_zoo) | MIT |
| Noto Emoji (40 PNG) | emoji/emoji_u*.png | SIL OFL 1.1 |
Baixados na instalação — não vêm juntos
O instalador não carrega essas ferramentas; a máquina do usuário as pega direto do editor. O Weorclip não as distribui.
| Componente | Como chega | Licença |
|---|---|---|
| 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) |
Por que o FFmpeg fica à parte. A compilação do FFmpeg usada é licenciada sob GPL. Como o Weorclip não empacota o FFmpeg — ele chama a cópia que o próprio usuário instalou, como processo separado, por linha de comando —, a obrigação da GPL não alcança o código do Weorclip. Essa separação é mantida de propósito.
Componentes opcionais — só se você pedir
Modelos e ferramentas que descem quando você liga legendas, limpeza de áudio, separação de falantes ou tradução.
| Componente | Script de instalação | Licença |
|---|---|---|
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 | MIT |
YOLOX-tiny object detection (yolox_tiny.onnx; smart framing: objects, screens, cartoon characters) | host/gorme_kur.ps1 → github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases (0.1.1rc0), size + SHA-256 verified | Apache-2.0 — © Megvii Inc. |
ONNX Runtime DirectML (onnxruntime-directml; runs the smart framing models on the graphics card, or on the processor) | host/gorme_kur.ps1 → pip install onnxruntime-directml into <install>\vision\venv (processor build onnxruntime only as a fallback) | MIT — © Microsoft Corporation. The wheel also contains DirectML (DirectML.dll, Microsoft DirectML licence terms) — installed with pip on the user machine, not redistributed by Weorclip |
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 |
O TranslateGemma não é código aberto. Os pesos da família Gemma são distribuídos sob os Gemma Terms of Use do Google e uma Prohibited Use Policy — não MIT nem Apache. O modelo só desce se você pedir e o Weorclip nunca o redistribui, mas os termos ainda assim obrigam você.
Motor de voz — leitura em voz alta e dublagem
Esse motor também é opcional: só é instalado se você o escolher ou na primeira vez que usar a leitura em voz alta ou a dublagem. Cada arquivo é fixado por revisão, tamanho e SHA-256, e o Weorclip não redistribui nenhum deles.
| Componente | Como chega | Licença |
|---|---|---|
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 |
Vídeos dublados são identificados. Um vídeo dublado leva nos metadados uma nota dizendo que o áudio foi dublado com IA, junto com a etiqueta de idioma da faixa de áudio. A ficha do modelo VoxCPM2 proíbe se passar por outra pessoa e cometer fraude, por isso o Weorclip só oferece vozes criadas e nunca clona a voz de ninguém.
Motor de rastreamento de objetos — Super Edit
O código-fonte do SAM 2 vem com o programa (Apache-2.0, sem modificações). O modelo e alguns pacotes auxiliares pequenos são baixados em versões fixas na primeira vez que você inicia o rastreamento de objetos, e o Weorclip não os redistribui. O motor compartilha o ambiente Python do motor de voz, então a base de IA nunca é baixada duas vezes.
| Componente | Como chega | Licença |
|---|---|---|
SAM 2.1 Hiera-Tiny model — sam2.1_hiera_tiny.pt | host/motor_kur.ps1 → dl.fbaipublicfiles.com, size + SHA-256 verified | Apache-2.0 — © Meta Platforms, Inc. |
| Hydra (hydra-core 1.3.7), iopath 0.1.10 | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | MIT |
| OmegaConf 2.3.1, ANTLR 4 Python runtime 4.9.3, portalocker 4.4.0 | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | BSD-3-Clause |
| Pillow 12.3.0 | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | MIT-CMU (HPND) |
| OpenCV — opencv-python-headless 5.0.0.93 | host/motor_kur.ps1 → PyPI, pinned | Apache-2.0; the wheel contains FFmpeg as a separate DLL (LGPL-2.1), installed in the user’s own environment |
| PyTorch, NumPy | shared with the voice engine above — not downloaded twice | BSD-3-Clause |
Serviços de terceiros
Gemini, OpenAI e Anthropic só entram em jogo quando você coloca a sua própria chave e executa o recurso. O Weorclip não tem servidor próprio.
Textos das licenças
O texto completo de cada licença está na pasta licenses/ do diretório de instalação e no arquivo THIRD-PARTY-NOTICES.md ao lado do programa.
Esta página foi preparada a partir dos cabeçalhos de licença e dos repositórios de cada componente. Não é orientação jurídica.
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