10分钟跑通 Deep-Live-Cam免费单照片实时AI换脸从入门到实战【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 解决一个很具体的问题你手里只有一张正面照片却想让这张脸实时出现在摄像头、视频甚至直播画面里。跑通之后你选一张源脸、一个目标点一次按钮就能得到换好脸的成片或实时预览全程不需要写代码。它做的事可以类比成对视频的每一帧把人脸区域抠出来用源照片的五官底片重新渲染一遍再沿着原脸的轮廓贴回去。先划清使用边界软件内置内容过滤会拒绝处理不当媒体使用真人面孔前请先取得本人同意发布时标注AI 生成。Deep-Live-Cam 实时换脸效果演示选一张照片画面中的脸随即被替换 先确认你的机器够不够用项目最低要求推荐配置操作系统Windows 10/11、macOS 12 或 Ubuntu 18.04Windows 11 / 较新 macOSPython3.113.14项目支持 3.11–3.14内存8 GB16 GB存储5 GB 可用空间10 GB SSDGPU无纯 CPU 可运行NVIDIA 显卡CUDA 加速不达标也没关系纯 CPU 能跑只是帧率会低于 GPU 方案。先把流程跑通再按第三幕的加速表提速。⚙️ 四步装好环境跑出第一帧效果第 1 步克隆项目代码先确认本机有 git 和 Python 3.11 以上版本。macOS 建议用 Homebrew 装 3.14Windows 还需装好 ffmpeg 与 Visual Studio 2022 运行时README 里有对应安装说明。克隆仓库并进入目录git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam第 2 步用虚拟环境隔离依赖隔离能避免和系统里其他 Python 包打架出问题时删掉重建即可。Windowspython -m venv venv venv\Scripts\activatemacOS / Linux# Apple Silicon 需先装好 Python 3.14 与 tkinter # brew install python3.14 python-tk3.14 python3 -m venv venv source venv/bin/activate第 3 步安装 Python 依赖终端提示符前出现(venv)后执行pip install -r requirements.txt这一步会装 OpenCV、insightface、onnxruntime 等十几个包耗时几分钟等它跑完即可。第 4 步把两个模型文件放进 models 目录仓库已带models/目录把两个 ONNX 模型平放进去下载地址写在 models/instructions.txtinswapper_128_fp16.onnx负责换脸GFPGANv1.4.onnx负责面部增强首次运行时缺失的模型会自动下载补齐总量约 300MB留意网络稳定。把界面拆成三块认识输入区、控制区、输出区启动程序python run.py几秒后界面弹出全部控件落在三块区域里看懂这三块就够用了。Deep-Live-Cam 操作界面上方选源脸与目标中部是功能开关与滑杆底部是操作按钮输入区——告诉软件换谁的和换到哪控件作用适用场景Select a face选源脸照片jpg/png/bmp/gif所有任务的第一步随机脸按钮拉一张 AI 生成的假脸快速测试手头没素材时验证流程Select a target选目标图片或视频mp4/mkv离线处理成片交换按钮↔对调源脸与目标的位置选反了不用重新选控制区——决定怎么换控件作用适用场景Many faces替换画面里所有检测到的人脸团体照、多人视频Map faces手动指定每张源脸对应哪张目标脸多人场景需要一一对应Mouth Mask 滑杆0 用换后的嘴100 保留原嘴到下巴口型同步的对话画面Face Enhancer 下拉None / GFPGAN / GPEN-256 / GPEN-512目标视频偏糊时提升清晰度Transparency 滑杆原脸与换后脸的混合比例想要半换的自然过渡Poisson Blend边缘平滑融合换脸轮廓生硬时Keep audio / Keep fps保留原音轨 / 原帧率输出要求与原片一致输出区——三个按钮管完整个流程控件作用适用场景Start处理目标图片/视频结果存到以目标命名的目录离线处理Live打开摄像头做实时换脸10–30 秒出预览直播、视频通话Preview显示或隐藏实时预览窗Live 模式下Destroy停止处理并退出程序中断或收尾Camera 卡片里有摄像头下拉框Live按钮就在旁边。五分钟内看到第一帧效果最短路径只有三个动作点Select a face挑一张清晰、正面的照片点Select a target挑一段 10 秒左右的小视频别一上来就处理整部电影点Start进度走完在项目根目录找到和目标同名的文件夹里面的视频就是成品。想试实时模式按上面的方式再选一次源脸在 Camera 下拉框里挑好摄像头点Live等 10–30 秒预览窗口弹出即算成功。 提速、排错、拓展玩法按硬件选一条加速路线硬件额外安装命令启动命令备注纯 CPU无python run.py最稳先验证流程用NVIDIApip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu pip install onnxruntime-gpu1.21.0python run.py --execution-provider cuda需先装 CUDA 12.8.0 与 cuDNN v8.9.7提速最明显AMD / IntelWindowspip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml pip install onnxruntime-directml1.21.0python run.py --execution-provider directml核显独显通用Apple Silicon装过 onnxruntime-silicon 的先pip uninstall onnxruntime-siliconpython3.14 run.py --execution-provider coremlrequirements.txt 自带的 onnxruntime 已含 CoreMLIntel OpenVINOpip install openvino2025.4.1 onnxruntime-openvino1.24.1python run.py --execution-provider openvino两个包版本必须一一对应命令都在激活的虚拟环境里执行。装好对应提供程序后用它替换默认的启动命令同一流程帧率就能上来。卡住时对照这四类现象找原因终端报 ModuleNotFoundError最可能是没在虚拟环境里运行或依赖没装全。看终端提示符前有没有(venv)没有就先激活环境在环境内重跑pip install -r requirements.txtmacOS 若报_tkinter缺失brew reinstall python-tk3.14点 Start 后提示模型未加载画面不变多半是models/目录里缺文件。打开 models/instructions.txt按里面地址下载两个 ONNX 文件确认文件平放在models/下没有多套一层文件夹首次运行会自动补下缺失模型网络差就手动下载Live 预览卡顿、帧率很低通常是跑在 CPU 上或开了高成本选项。按上面的加速表换一条硬件路线Face Enhancer 先设 NoneMany faces 关掉降低摄像头分辨率关掉后台吃 GPU 的程序换出来的脸边缘生硬、口型对不上打开 Poisson Blend 做边缘融合把 Mouth Mask 滑杆拉到 50 以上保留原嘴换一张更清晰、更正面的源脸照片上手四个立即可用的场景直播演出Live 模式配合 OBS 屏幕采集把换脸后的画面推到直播间能做整场演出或节日特别节目。用 Live 模式做直播演出摄像头画面实时替换观众看到的是换脸后的表演影视二创目标视频随便挑边播边换每一帧都被重绘输出即成片适合做经典角色脸换成自己的趣味剪辑。视频模式实时换脸播放电影时逐帧替换成品与原片同帧率多人团体打开 Many faces 再开 Map faces把每张源脸手动对到画面里对应的人团体视频里的每张脸各归其位。多人同时替换Many faces Map faces 让团体视频批量换脸口型同步把 Mouth Mask 拉满嘴部保留原画面、只换其余五官对话镜头的口型就不会穿帮。Mouth Mask 保留原嘴五官换掉、口型不动对话场景更自然用五步看懂它在做什么检测insightface 找出每帧里的人脸与五官位置逻辑在 modules/face_analyser.py对齐把脸裁出并校正到模型需要的标准姿态交换inswapper_128 ONNX 模型用源脸特征重绘目标位置的脸核心在 modules/processors/frame/face_swapper.py增强GFPGAN / GPEN 把面部细节补回来可选贴回与编码软边缘遮罩把新脸融合回原帧ffmpeg 逐帧合成最终视频整条管线每帧独立跑一遍所以实时帧率取决于你机器单帧处理要多久。按清单查资源与源码模型文件清单models/instructions.txt帧处理管线源码modules/processors/frame/界面与全部选项定义modules/ui.py搭配工具OBS Studio直播推流、FFmpeg视频处理依赖装好后自带打开终端把第 2 步的两条 venv 命令粘进去回车看到(venv)前缀后执行python run.py30 秒后界面就会弹出来——这就是你离第一帧换脸效果的全部距离。【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 10分钟跑通 Deep-Live-Cam：免费单照片实时AI换脸从入门到实战
10分钟跑通 Deep-Live-Cam免费单照片实时AI换脸从入门到实战【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 解决一个很具体的问题你手里只有一张正面照片却想让这张脸实时出现在摄像头、视频甚至直播画面里。跑通之后你选一张源脸、一个目标点一次按钮就能得到换好脸的成片或实时预览全程不需要写代码。它做的事可以类比成对视频的每一帧把人脸区域抠出来用源照片的五官底片重新渲染一遍再沿着原脸的轮廓贴回去。先划清使用边界软件内置内容过滤会拒绝处理不当媒体使用真人面孔前请先取得本人同意发布时标注AI 生成。Deep-Live-Cam 实时换脸效果演示选一张照片画面中的脸随即被替换 先确认你的机器够不够用项目最低要求推荐配置操作系统Windows 10/11、macOS 12 或 Ubuntu 18.04Windows 11 / 较新 macOSPython3.113.14项目支持 3.11–3.14内存8 GB16 GB存储5 GB 可用空间10 GB SSDGPU无纯 CPU 可运行NVIDIA 显卡CUDA 加速不达标也没关系纯 CPU 能跑只是帧率会低于 GPU 方案。先把流程跑通再按第三幕的加速表提速。⚙️ 四步装好环境跑出第一帧效果第 1 步克隆项目代码先确认本机有 git 和 Python 3.11 以上版本。macOS 建议用 Homebrew 装 3.14Windows 还需装好 ffmpeg 与 Visual Studio 2022 运行时README 里有对应安装说明。克隆仓库并进入目录git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam第 2 步用虚拟环境隔离依赖隔离能避免和系统里其他 Python 包打架出问题时删掉重建即可。Windowspython -m venv venv venv\Scripts\activatemacOS / Linux# Apple Silicon 需先装好 Python 3.14 与 tkinter # brew install python3.14 python-tk3.14 python3 -m venv venv source venv/bin/activate第 3 步安装 Python 依赖终端提示符前出现(venv)后执行pip install -r requirements.txt这一步会装 OpenCV、insightface、onnxruntime 等十几个包耗时几分钟等它跑完即可。第 4 步把两个模型文件放进 models 目录仓库已带models/目录把两个 ONNX 模型平放进去下载地址写在 models/instructions.txtinswapper_128_fp16.onnx负责换脸GFPGANv1.4.onnx负责面部增强首次运行时缺失的模型会自动下载补齐总量约 300MB留意网络稳定。把界面拆成三块认识输入区、控制区、输出区启动程序python run.py几秒后界面弹出全部控件落在三块区域里看懂这三块就够用了。Deep-Live-Cam 操作界面上方选源脸与目标中部是功能开关与滑杆底部是操作按钮输入区——告诉软件换谁的和换到哪控件作用适用场景Select a face选源脸照片jpg/png/bmp/gif所有任务的第一步随机脸按钮拉一张 AI 生成的假脸快速测试手头没素材时验证流程Select a target选目标图片或视频mp4/mkv离线处理成片交换按钮↔对调源脸与目标的位置选反了不用重新选控制区——决定怎么换控件作用适用场景Many faces替换画面里所有检测到的人脸团体照、多人视频Map faces手动指定每张源脸对应哪张目标脸多人场景需要一一对应Mouth Mask 滑杆0 用换后的嘴100 保留原嘴到下巴口型同步的对话画面Face Enhancer 下拉None / GFPGAN / GPEN-256 / GPEN-512目标视频偏糊时提升清晰度Transparency 滑杆原脸与换后脸的混合比例想要半换的自然过渡Poisson Blend边缘平滑融合换脸轮廓生硬时Keep audio / Keep fps保留原音轨 / 原帧率输出要求与原片一致输出区——三个按钮管完整个流程控件作用适用场景Start处理目标图片/视频结果存到以目标命名的目录离线处理Live打开摄像头做实时换脸10–30 秒出预览直播、视频通话Preview显示或隐藏实时预览窗Live 模式下Destroy停止处理并退出程序中断或收尾Camera 卡片里有摄像头下拉框Live按钮就在旁边。五分钟内看到第一帧效果最短路径只有三个动作点Select a face挑一张清晰、正面的照片点Select a target挑一段 10 秒左右的小视频别一上来就处理整部电影点Start进度走完在项目根目录找到和目标同名的文件夹里面的视频就是成品。想试实时模式按上面的方式再选一次源脸在 Camera 下拉框里挑好摄像头点Live等 10–30 秒预览窗口弹出即算成功。 提速、排错、拓展玩法按硬件选一条加速路线硬件额外安装命令启动命令备注纯 CPU无python run.py最稳先验证流程用NVIDIApip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu pip install onnxruntime-gpu1.21.0python run.py --execution-provider cuda需先装 CUDA 12.8.0 与 cuDNN v8.9.7提速最明显AMD / IntelWindowspip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml pip install onnxruntime-directml1.21.0python run.py --execution-provider directml核显独显通用Apple Silicon装过 onnxruntime-silicon 的先pip uninstall onnxruntime-siliconpython3.14 run.py --execution-provider coremlrequirements.txt 自带的 onnxruntime 已含 CoreMLIntel OpenVINOpip install openvino2025.4.1 onnxruntime-openvino1.24.1python run.py --execution-provider openvino两个包版本必须一一对应命令都在激活的虚拟环境里执行。装好对应提供程序后用它替换默认的启动命令同一流程帧率就能上来。卡住时对照这四类现象找原因终端报 ModuleNotFoundError最可能是没在虚拟环境里运行或依赖没装全。看终端提示符前有没有(venv)没有就先激活环境在环境内重跑pip install -r requirements.txtmacOS 若报_tkinter缺失brew reinstall python-tk3.14点 Start 后提示模型未加载画面不变多半是models/目录里缺文件。打开 models/instructions.txt按里面地址下载两个 ONNX 文件确认文件平放在models/下没有多套一层文件夹首次运行会自动补下缺失模型网络差就手动下载Live 预览卡顿、帧率很低通常是跑在 CPU 上或开了高成本选项。按上面的加速表换一条硬件路线Face Enhancer 先设 NoneMany faces 关掉降低摄像头分辨率关掉后台吃 GPU 的程序换出来的脸边缘生硬、口型对不上打开 Poisson Blend 做边缘融合把 Mouth Mask 滑杆拉到 50 以上保留原嘴换一张更清晰、更正面的源脸照片上手四个立即可用的场景直播演出Live 模式配合 OBS 屏幕采集把换脸后的画面推到直播间能做整场演出或节日特别节目。用 Live 模式做直播演出摄像头画面实时替换观众看到的是换脸后的表演影视二创目标视频随便挑边播边换每一帧都被重绘输出即成片适合做经典角色脸换成自己的趣味剪辑。视频模式实时换脸播放电影时逐帧替换成品与原片同帧率多人团体打开 Many faces 再开 Map faces把每张源脸手动对到画面里对应的人团体视频里的每张脸各归其位。多人同时替换Many faces Map faces 让团体视频批量换脸口型同步把 Mouth Mask 拉满嘴部保留原画面、只换其余五官对话镜头的口型就不会穿帮。Mouth Mask 保留原嘴五官换掉、口型不动对话场景更自然用五步看懂它在做什么检测insightface 找出每帧里的人脸与五官位置逻辑在 modules/face_analyser.py对齐把脸裁出并校正到模型需要的标准姿态交换inswapper_128 ONNX 模型用源脸特征重绘目标位置的脸核心在 modules/processors/frame/face_swapper.py增强GFPGAN / GPEN 把面部细节补回来可选贴回与编码软边缘遮罩把新脸融合回原帧ffmpeg 逐帧合成最终视频整条管线每帧独立跑一遍所以实时帧率取决于你机器单帧处理要多久。按清单查资源与源码模型文件清单models/instructions.txt帧处理管线源码modules/processors/frame/界面与全部选项定义modules/ui.py搭配工具OBS Studio直播推流、FFmpeg视频处理依赖装好后自带打开终端把第 2 步的两条 venv 命令粘进去回车看到(venv)前缀后执行python run.py30 秒后界面就会弹出来——这就是你离第一帧换脸效果的全部距离。【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