Deep-Live-Cam 新手教程一张照片15 分钟跑通实时 AI 换脸【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 是一款免费开源的实时 AI 换脸工具一张照片就能替换摄像头里的人脸处理完直接可开播最大卖点是不用写代码、点三次按钮就有画面。下面带你从空文件夹到第一次换脸成功全程约15 分钟。 先看结论5 个关键事实换脸核心模型约300MB首次启动时自动下载不用手动搬文件NVIDIA 显卡上摄像头实时换脸可跑到30fps左右纯 CPU 也能跑只是帧率低支持Windows / macOSM1-M5 芯片/ LinuxPython 需3.11 ~ 3.14推荐 3.14内置内容过滤器基于 opennsfw2处理前会扫描素材敏感内容直接拒绝两种模式Live实时摄像头换脸、视频批量换脸输出存到以目标视频命名的目录️ 三步装到能跑从空文件夹到图形界面硬件与软件基线项目最低要求建议配置系统Windows 10 / macOS / Linux不限Python3.113.14显卡无CPU 可跑NVIDIA GTX 1060 4GB 或 Apple M 系列内存8GB16GB磁盘空闲10GB20GB另外确认git和pip可用。Windows 用户还需 Visual C 运行库视频模式依赖ffmpeg。4 段命令装完git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam浅克隆源码到本地跳过历史版本数据。cd Deep-Live-Cam python -m venv venv source venv/bin/activate创建并激活虚拟环境Windows 把最后一行换成venv\Scripts\activate避免污染系统 Python。pip install -r requirements.txt一次性装好 OpenCV、ONNX Runtime、insightface 等全部依赖。python run.py启动图形界面首次运行自动下载约300MB模型多等几分钟。按你的硬件挑加速方式同一个python run.py加不同参数走不同推理后端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 与 cuDNN 8.9.7速度最快Apple M1-M5python run.py --execution-provider coreml需 Python 3.14走神经网络引擎AMD/Intel 核显Winpython run.py --execution-provider directml需另装 onnxruntime-directml无独显python run.pyCPU 推理能预览但帧率有限不想折腾就什么都不加直接跑功能完全一样只是慢一些。️ 三次点击换脸先跑通 Live 再跑视频启动后你看到一个深色窗口两个选择按钮、一排开关、几个功能按钮。Live 摄像头模式点Select a face选一张清晰的正脸照片建议512×512以上光照均匀、无遮挡点Select a target选中你的摄像头点Live等10 ~ 30 秒预览窗口出现换脸完成换一张脸只需重选源照片不用重启程序。打开Many faces后画面里每张嘴都会被换再配合Map faces能给不同人物分配不同的脸检测、特征提取、对齐、贴回这四个环节全部写在modules/processors/frame/face_swapper.py换脸核心算法人脸定位与特征分析在modules/face_analyser.py想改效果从这里入手。视频批量处理模式同样先选一张源人脸再用Select a target选一个视频文件点Start即可。结果保存在以目标视频同名的目录里原音轨默认保留。中途想停点Destroy点Preview可以先抽几帧预览效果不用跑完整视频。️ 参数速查4 个改变效果的滑块所有滑块与开关的实现在modules/ui.py界面与控件定义先记住这张表参数建议范围默认值影响什么Opacity透明度0.8 ~ 1.01.0换脸结果与原画面的混合程度调低可弱化贴纸感Sharpness锐化0 ~ 20仅 Face Enhancer 开启后生效增强面部细节Mouth Mask嘴巴遮罩0 / 30 / 10000用换后的嘴100保留原嘴直到下巴video-quality15 ~ 2318命令行参数数字越小质量越高、文件越大保留原口型Mouth Mask直播时最违和的往往是嘴换掉的脸不会跟着你的原话动。把 Mouth Mask 拉到30 ~ 100程序会用换脸前的原始嘴部像素覆盖回去口型就和你说话完全一致。平衡速度与画质Face Enhancer用 GFPGAN 模型重绘面部细节画质更好但每帧多一次推理、帧率下降需先按models/instructions.txt的说明把增强模型放进models/目录Keep fps保持原视频帧率关掉则按你机器的处理速度输出Keep audio保留原音轨默认开启Many faces处理画面中所有人脸而不只是最大的一张 实战场景直播推流与电影替换直播场景Live 预览窗口本身就是素材。打开 OBS把这个窗口作为窗口捕获源加入场景即可推流记得把捕获窗口调成合适大小避免二次缩放发虚。电影场景选一部 1080p 以内的视频开启 Face Enhancer 提升面部细节点Start。处理速度取决于帧数和显卡状态栏会实时显示进度。 4 个高频问题自查症状点了 Live 预览全黑或找不到摄像头 → 原因选错摄像头编号或系统没给相机权限 → 解决重点Select a target切换摄像头编号macOS 到系统设置 → 隐私与安全性 → 相机给终端授权症状Live 模式低于15fps、明显卡顿 → 原因默认走 CPU 推理或开了 Face Enhancer或素材分辨率过高 → 解决NVIDIA 用户改用python run.py --execution-provider cuda先关增强模型把处理目标降到 720p症状启动报ModuleNotFoundError或找不到 inswapper 模型 → 原因没激活虚拟环境、Python 不在3.11 ~ 3.14区间或首次下载被中断 → 解决执行pip install --upgrade -r requirements.txt重装确认models/里有inswapper_128_fp16.onnx文件残缺就删掉重跑让它重新下载症状视频模式报ffmpeg相关错误 → 原因系统没装 ffmpeg 或不在 PATH → 解决安装 ffmpeg确认终端里ffmpeg -version能正常输出再重启程序⚖️ 使用前守住 3 条边界程序内置过滤器基于 opennsfw2实现在modules/predicter.py处理前会扫描素材涉黄、血腥等内容直接拒绝这不是可选开关使用真实人物的脸之前先获得本人同意发布时标注 AI 生成别用于诈骗、冒用身份等违法用途后果由使用者承担Deep-Live-Cam 把一张照片 三次点击变成了一条可用的实时换脸管线安装只要 15 分钟效果上限取决于你的显卡。现在就克隆仓库跑起来选一张正脸照片指向摄像头看看实时换脸在你机器上是什么帧率。【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 新手教程：一张照片，15 分钟跑通实时 AI 换脸
Deep-Live-Cam 新手教程一张照片15 分钟跑通实时 AI 换脸【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 是一款免费开源的实时 AI 换脸工具一张照片就能替换摄像头里的人脸处理完直接可开播最大卖点是不用写代码、点三次按钮就有画面。下面带你从空文件夹到第一次换脸成功全程约15 分钟。 先看结论5 个关键事实换脸核心模型约300MB首次启动时自动下载不用手动搬文件NVIDIA 显卡上摄像头实时换脸可跑到30fps左右纯 CPU 也能跑只是帧率低支持Windows / macOSM1-M5 芯片/ LinuxPython 需3.11 ~ 3.14推荐 3.14内置内容过滤器基于 opennsfw2处理前会扫描素材敏感内容直接拒绝两种模式Live实时摄像头换脸、视频批量换脸输出存到以目标视频命名的目录️ 三步装到能跑从空文件夹到图形界面硬件与软件基线项目最低要求建议配置系统Windows 10 / macOS / Linux不限Python3.113.14显卡无CPU 可跑NVIDIA GTX 1060 4GB 或 Apple M 系列内存8GB16GB磁盘空闲10GB20GB另外确认git和pip可用。Windows 用户还需 Visual C 运行库视频模式依赖ffmpeg。4 段命令装完git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam浅克隆源码到本地跳过历史版本数据。cd Deep-Live-Cam python -m venv venv source venv/bin/activate创建并激活虚拟环境Windows 把最后一行换成venv\Scripts\activate避免污染系统 Python。pip install -r requirements.txt一次性装好 OpenCV、ONNX Runtime、insightface 等全部依赖。python run.py启动图形界面首次运行自动下载约300MB模型多等几分钟。按你的硬件挑加速方式同一个python run.py加不同参数走不同推理后端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 与 cuDNN 8.9.7速度最快Apple M1-M5python run.py --execution-provider coreml需 Python 3.14走神经网络引擎AMD/Intel 核显Winpython run.py --execution-provider directml需另装 onnxruntime-directml无独显python run.pyCPU 推理能预览但帧率有限不想折腾就什么都不加直接跑功能完全一样只是慢一些。️ 三次点击换脸先跑通 Live 再跑视频启动后你看到一个深色窗口两个选择按钮、一排开关、几个功能按钮。Live 摄像头模式点Select a face选一张清晰的正脸照片建议512×512以上光照均匀、无遮挡点Select a target选中你的摄像头点Live等10 ~ 30 秒预览窗口出现换脸完成换一张脸只需重选源照片不用重启程序。打开Many faces后画面里每张嘴都会被换再配合Map faces能给不同人物分配不同的脸检测、特征提取、对齐、贴回这四个环节全部写在modules/processors/frame/face_swapper.py换脸核心算法人脸定位与特征分析在modules/face_analyser.py想改效果从这里入手。视频批量处理模式同样先选一张源人脸再用Select a target选一个视频文件点Start即可。结果保存在以目标视频同名的目录里原音轨默认保留。中途想停点Destroy点Preview可以先抽几帧预览效果不用跑完整视频。️ 参数速查4 个改变效果的滑块所有滑块与开关的实现在modules/ui.py界面与控件定义先记住这张表参数建议范围默认值影响什么Opacity透明度0.8 ~ 1.01.0换脸结果与原画面的混合程度调低可弱化贴纸感Sharpness锐化0 ~ 20仅 Face Enhancer 开启后生效增强面部细节Mouth Mask嘴巴遮罩0 / 30 / 10000用换后的嘴100保留原嘴直到下巴video-quality15 ~ 2318命令行参数数字越小质量越高、文件越大保留原口型Mouth Mask直播时最违和的往往是嘴换掉的脸不会跟着你的原话动。把 Mouth Mask 拉到30 ~ 100程序会用换脸前的原始嘴部像素覆盖回去口型就和你说话完全一致。平衡速度与画质Face Enhancer用 GFPGAN 模型重绘面部细节画质更好但每帧多一次推理、帧率下降需先按models/instructions.txt的说明把增强模型放进models/目录Keep fps保持原视频帧率关掉则按你机器的处理速度输出Keep audio保留原音轨默认开启Many faces处理画面中所有人脸而不只是最大的一张 实战场景直播推流与电影替换直播场景Live 预览窗口本身就是素材。打开 OBS把这个窗口作为窗口捕获源加入场景即可推流记得把捕获窗口调成合适大小避免二次缩放发虚。电影场景选一部 1080p 以内的视频开启 Face Enhancer 提升面部细节点Start。处理速度取决于帧数和显卡状态栏会实时显示进度。 4 个高频问题自查症状点了 Live 预览全黑或找不到摄像头 → 原因选错摄像头编号或系统没给相机权限 → 解决重点Select a target切换摄像头编号macOS 到系统设置 → 隐私与安全性 → 相机给终端授权症状Live 模式低于15fps、明显卡顿 → 原因默认走 CPU 推理或开了 Face Enhancer或素材分辨率过高 → 解决NVIDIA 用户改用python run.py --execution-provider cuda先关增强模型把处理目标降到 720p症状启动报ModuleNotFoundError或找不到 inswapper 模型 → 原因没激活虚拟环境、Python 不在3.11 ~ 3.14区间或首次下载被中断 → 解决执行pip install --upgrade -r requirements.txt重装确认models/里有inswapper_128_fp16.onnx文件残缺就删掉重跑让它重新下载症状视频模式报ffmpeg相关错误 → 原因系统没装 ffmpeg 或不在 PATH → 解决安装 ffmpeg确认终端里ffmpeg -version能正常输出再重启程序⚖️ 使用前守住 3 条边界程序内置过滤器基于 opennsfw2实现在modules/predicter.py处理前会扫描素材涉黄、血腥等内容直接拒绝这不是可选开关使用真实人物的脸之前先获得本人同意发布时标注 AI 生成别用于诈骗、冒用身份等违法用途后果由使用者承担Deep-Live-Cam 把一张照片 三次点击变成了一条可用的实时换脸管线安装只要 15 分钟效果上限取决于你的显卡。现在就克隆仓库跑起来选一张正脸照片指向摄像头看看实时换脸在你机器上是什么帧率。【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