Deep-Live-Cam 实时换脸一张照片替换摄像头和视频中的人脸【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-CamDeep-Live-Cam 干的事情很直接在你自己的电脑上做实时换脸给一张照片它就把摄像头或视频里的人脸换掉。它适合不想碰代码的创作者核心能力是摄像头实时换脸和一键视频人脸替换不需要服务器全部本地运行。它到底能干什么 视频通话换脸你正在开视频会或直播选一张照片按下 Live摄像头画面里的人立刻变成照片里的人对方看到的就是换好脸的画面。视频文件换脸丢进一部电影或一段素材程序逐帧处理处理完在 output 目录里得到一段人脸已替换的视频。多人脸玩梗群像视频里每个人可以同时被换成不同的脸几分钟做出一个表情包视频。从零跑通完成第一次实时换脸把 Python 和项目准备好项目需要 Python 3.113.14官方推荐 3.14另外系统里要有 git。克隆仓库# 拉取项目代码 git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam创建虚拟环境并安装依赖避免污染你系统里的其他 Python 包python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 用venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt依赖清单在 requirements.txt其中 onnxruntime 会按你的系统自动选对应版本macOS ARM 用 CoreML 版其他平台装 onnxruntime-gpu。把模型文件就位换脸效果由两个模型决定需要手动放到models/目录inswapper_128_fp16.onnx换脸核心约 380MB和GFPGANv1.4.pth人脸增强。下载地址写在 models/instructions.txt 里下完确认一下# 确认两个模型都在 models 目录里 ls models/第一次启动时程序还会自动下载约 300MB 的人脸检测等辅助模型所以保持网络畅通。第一次启动激活虚拟环境后直接运行python run.py几秒后弹出一个图形界面左边有源人脸图片选择区和目标选择区摄像头、图片或视频底部是 Start 和 Live 两个按钮。选一张人脸照片点 Live等待 1030 秒预览窗口出现换好脸的摄像头画面——看到画面在动说明你已经跑通了。核心能力拆解摄像头实时换脸Live 模式适合视频通话、直播、线下演出这种人对着镜头脸实时变的场景。源人脸选一张高质量正脸照越清晰替换越稳在界面上选对摄像头按 Live等预览出现想中途换人重新选一张源图就行不用重启要对外推流时用 OBS 之类的工具截取这个预览窗口光线差时可以先调高摄像头亮度再开 Live 选表情中性、光线均匀的正脸照换出来的脸最不容易穿帮。视频文件人脸替换适合把一整段视频的人脸批量换掉拿到一份成品文件。源人选好照片目标选视频文件点 Start输出保存在以目标视频命名的目录里保留原视频音轨和帧率界面里对应的开关键别关勾选人脸增强可以还原皮肤细节但会更耗时长视频建议先剪出一小段试跑 先用 10 秒片段测试效果满意了再处理完整视频。按你的硬件做配置 ️程序通过--execution-provider参数选择执行后端取值定义在 modules/globals.py你的硬件启动命令说明NVIDIA 显卡python run.py --execution-provider cuda需先装 CUDA 12.8 和 cuDNN 8.9Apple Siliconpython run.py --execution-provider coreml依赖装好即可用AMD 显卡Windowspython run.py --execution-provider directml需装 onnxruntime-directmlIntel 平台python run.py --execution-provider openvino需与 OpenVINO 版本配对普通 CPUpython run.py默认最慢但最稳拿不准就先不加参数用 CPU 跑通全流程确认功能没问题后再逐项升级硬件加速。跑不通时先查这里 ⚠️提示找不到模型现象启动时报 Model not found 或加载失败。原因两个模型文件没放进models/目录或下载中断导致文件不完整。修复# 检查目录里是否两个文件都在且大小正常最常用 ls -lh models/对比 instructions.txt 里的来源重新下载另外确认首次运行时的网络下载没有被你取消。GPU 加速不生效现象报 CUDA 相关错误或选了 cuda 却回落到 CPU。原因onnxruntime-gpu 找不到 CUDA/cuDNN 运行时库。修复按顺序装好 CUDA Toolkit 12.8 和 cuDNN 8.9.7再重装onnxruntime-gpu。最省事的办法是先删掉--execution-provider cuda纯 CPU 跑起来再说。macOS 报_tkinter缺失现象macOS 上启动时报 No module named _tkinter。原因系统 Python 没带图形界面支持包。修复# 最常用装上对应版本的 python-tk 即可 brew install python-tk3.14预览卡顿、帧率很低现象Live 画面一顿一顿的FPS 掉到个位数。原因在 CPU 上跑或画面里的人脸太多、源图分辨率过高。修复启用 GPU 执行器见硬件配置表减少同时处理的人脸数量换一个较小的输出分辨率。如果以上都没命中去项目仓库的 Issue 区搜索相同报错关键词通常已有现成答案。进阶玩法跑通之后再看如果你愿意折腾下面两个方向能明显提升成品质量。多人脸映射想玩点花活的话试试给画面里每个人分配不同的脸。# 处理画面中所有人脸并启用人脸映射 python run.py -t group.mp4 --many-faces --map-faces在界面里选好人脸后打开 Many Faces 和 Map Faces用映射功能把每张源图指派给指定的人。控制内存和盯住性能长视频处理时内存可能越涨越高提前设好上限更稳# 限制程序最大内存为 8GB python run.py --max-memory 8界面里的性能监控面板会实时显示帧率、处理耗时和硬件占用方便你判断该调哪个参数。 长视频先开低画质试跑一遍确认流程再用--video-quality调高质量出正式版。使用边界使用他人面孔前先拿到本人同意分享成品时明确标注是深度伪造不用于欺诈、诽谤等非法用途不处理暴力和其他敏感素材这是个创作工具怎么用取决于你。上面四条是底线做到了就可以放心玩。Deep-Live-Cam 是一个本地可跑的实时换脸工具。卡住的话先去项目 Issue 区搜一下报错关键词多数问题都有现成答案。【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Deep-Live-Cam 实时换脸：一张照片替换摄像头和视频中的人脸
Deep-Live-Cam 实时换脸一张照片替换摄像头和视频中的人脸【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-CamDeep-Live-Cam 干的事情很直接在你自己的电脑上做实时换脸给一张照片它就把摄像头或视频里的人脸换掉。它适合不想碰代码的创作者核心能力是摄像头实时换脸和一键视频人脸替换不需要服务器全部本地运行。它到底能干什么 视频通话换脸你正在开视频会或直播选一张照片按下 Live摄像头画面里的人立刻变成照片里的人对方看到的就是换好脸的画面。视频文件换脸丢进一部电影或一段素材程序逐帧处理处理完在 output 目录里得到一段人脸已替换的视频。多人脸玩梗群像视频里每个人可以同时被换成不同的脸几分钟做出一个表情包视频。从零跑通完成第一次实时换脸把 Python 和项目准备好项目需要 Python 3.113.14官方推荐 3.14另外系统里要有 git。克隆仓库# 拉取项目代码 git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam创建虚拟环境并安装依赖避免污染你系统里的其他 Python 包python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 用venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt依赖清单在 requirements.txt其中 onnxruntime 会按你的系统自动选对应版本macOS ARM 用 CoreML 版其他平台装 onnxruntime-gpu。把模型文件就位换脸效果由两个模型决定需要手动放到models/目录inswapper_128_fp16.onnx换脸核心约 380MB和GFPGANv1.4.pth人脸增强。下载地址写在 models/instructions.txt 里下完确认一下# 确认两个模型都在 models 目录里 ls models/第一次启动时程序还会自动下载约 300MB 的人脸检测等辅助模型所以保持网络畅通。第一次启动激活虚拟环境后直接运行python run.py几秒后弹出一个图形界面左边有源人脸图片选择区和目标选择区摄像头、图片或视频底部是 Start 和 Live 两个按钮。选一张人脸照片点 Live等待 1030 秒预览窗口出现换好脸的摄像头画面——看到画面在动说明你已经跑通了。核心能力拆解摄像头实时换脸Live 模式适合视频通话、直播、线下演出这种人对着镜头脸实时变的场景。源人脸选一张高质量正脸照越清晰替换越稳在界面上选对摄像头按 Live等预览出现想中途换人重新选一张源图就行不用重启要对外推流时用 OBS 之类的工具截取这个预览窗口光线差时可以先调高摄像头亮度再开 Live 选表情中性、光线均匀的正脸照换出来的脸最不容易穿帮。视频文件人脸替换适合把一整段视频的人脸批量换掉拿到一份成品文件。源人选好照片目标选视频文件点 Start输出保存在以目标视频命名的目录里保留原视频音轨和帧率界面里对应的开关键别关勾选人脸增强可以还原皮肤细节但会更耗时长视频建议先剪出一小段试跑 先用 10 秒片段测试效果满意了再处理完整视频。按你的硬件做配置 ️程序通过--execution-provider参数选择执行后端取值定义在 modules/globals.py你的硬件启动命令说明NVIDIA 显卡python run.py --execution-provider cuda需先装 CUDA 12.8 和 cuDNN 8.9Apple Siliconpython run.py --execution-provider coreml依赖装好即可用AMD 显卡Windowspython run.py --execution-provider directml需装 onnxruntime-directmlIntel 平台python run.py --execution-provider openvino需与 OpenVINO 版本配对普通 CPUpython run.py默认最慢但最稳拿不准就先不加参数用 CPU 跑通全流程确认功能没问题后再逐项升级硬件加速。跑不通时先查这里 ⚠️提示找不到模型现象启动时报 Model not found 或加载失败。原因两个模型文件没放进models/目录或下载中断导致文件不完整。修复# 检查目录里是否两个文件都在且大小正常最常用 ls -lh models/对比 instructions.txt 里的来源重新下载另外确认首次运行时的网络下载没有被你取消。GPU 加速不生效现象报 CUDA 相关错误或选了 cuda 却回落到 CPU。原因onnxruntime-gpu 找不到 CUDA/cuDNN 运行时库。修复按顺序装好 CUDA Toolkit 12.8 和 cuDNN 8.9.7再重装onnxruntime-gpu。最省事的办法是先删掉--execution-provider cuda纯 CPU 跑起来再说。macOS 报_tkinter缺失现象macOS 上启动时报 No module named _tkinter。原因系统 Python 没带图形界面支持包。修复# 最常用装上对应版本的 python-tk 即可 brew install python-tk3.14预览卡顿、帧率很低现象Live 画面一顿一顿的FPS 掉到个位数。原因在 CPU 上跑或画面里的人脸太多、源图分辨率过高。修复启用 GPU 执行器见硬件配置表减少同时处理的人脸数量换一个较小的输出分辨率。如果以上都没命中去项目仓库的 Issue 区搜索相同报错关键词通常已有现成答案。进阶玩法跑通之后再看如果你愿意折腾下面两个方向能明显提升成品质量。多人脸映射想玩点花活的话试试给画面里每个人分配不同的脸。# 处理画面中所有人脸并启用人脸映射 python run.py -t group.mp4 --many-faces --map-faces在界面里选好人脸后打开 Many Faces 和 Map Faces用映射功能把每张源图指派给指定的人。控制内存和盯住性能长视频处理时内存可能越涨越高提前设好上限更稳# 限制程序最大内存为 8GB python run.py --max-memory 8界面里的性能监控面板会实时显示帧率、处理耗时和硬件占用方便你判断该调哪个参数。 长视频先开低画质试跑一遍确认流程再用--video-quality调高质量出正式版。使用边界使用他人面孔前先拿到本人同意分享成品时明确标注是深度伪造不用于欺诈、诽谤等非法用途不处理暴力和其他敏感素材这是个创作工具怎么用取决于你。上面四条是底线做到了就可以放心玩。Deep-Live-Cam 是一个本地可跑的实时换脸工具。卡住的话先去项目 Issue 区搜一下报错关键词多数问题都有现成答案。【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考