Deep-Live-Cam 实时换脸：一张照片让摄像头画面里的人当场换人

Deep-Live-Cam 实时换脸一张照片让摄像头画面里的人当场换人【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视频会议里你选一张正脸照按下 Live十几秒后摄像头画面里的人就换成了照片里的人。Deep-Live-Cam 把实时换脸和一键视频换脸全跑在本地不需要服务器。能干什么适合谁 摄像头实时换脸选一张照片按 Live通话画面里的人换成照片里的人视频文件换脸丢进一部电影逐帧处理成品存到 output 目录多人脸映射群像里每个人换成不同的脸几分钟做出表情包视频嘴部遮罩保留你本人口型表情动作更不容易穿帮适合不想写代码、只想快速出换脸作品的创作者不需要服务器不需要云端账号全部在你自己电脑上跑。 选表情中性、光线均匀的正脸照换出来的脸最不容易穿帮。五步跑通从克隆代码到 Live 预览1. 克隆项目代码先把代码弄到本地浅克隆即可不用拉全部历史。# 克隆项目代码 git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam能 cd 进去并看到项目文件这步 OK。Windows 用户后续激活命令换成venv\Scripts\activate其余相同。2. 建虚拟环境装依赖单独建环境避免污染系统 Python需要 3.113.14推荐 3.14。python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 安装依赖onnxruntime 会按系统自动选版本 pip install -r requirements.txtpip 跑完不报错这步 OK。依赖清单在 requirements.txt。3. 放好两个换脸模型换脸效果靠两个模型要手动放进 models/ 目录inswapper_128_fp16.onnx约 380MB是换脸核心GFPGANv1.4.pth负责人脸增强下载地址写在 models/instructions.txt 里。# 确认两个模型文件都在 ls -lh models/看到两个文件且大小正常这步 OK。4. 首次启动直接运行首次启动会自动下载约 300MB 的人脸检测等辅助模型保持网络畅通。python run.py弹出图形界面这步 OK。界面左侧是源人脸选择区和目标选择区。5. 按 Live 验证选一张正脸照选对摄像头按 Live等 1030 秒。预览窗口出现换好脸的动态画面说明你已经跑通画面不动就到下面排错区看看。实时换脸功能矩阵 ️功能触发方式典型场景预期效果实时换脸界面选源图 按 Live视频通话、直播摄像头画面实时变脸视频换脸选目标视频 按 Start整部电影、素材处理成品落盘保留音轨和帧率多人脸--many-faces群像、表情包视频画面里每张脸都被处理人脸映射--map-faces群像每人指定不同的脸不同人物对应不同源图嘴部遮罩--mouth-mask想保留自口型只换脸不换嘴人脸增强--frame-processor face_enhancer画面细节差皮肤纹理更清晰更耗时参数可以在启动时带上也可以在界面里点对应开关效果一致。画面里的人越多负载越高建议先用 10 秒短片试跑。硬件加速怎么选你的硬件推荐后端关键命令NVIDIAcudapython run.py --execution-provider cudaApple Siliconcoremlpython run.py --execution-provider coremlAMDWindowsdirectmlpython run.py --execution-provider directmlIntelopenvinopython run.py --execution-provider openvino普通 CPU默认 CPUpython run.py选 cuda 先装好 CUDA 12.8 和 cuDNN 8.9directml 需要装 onnxruntime-directmlopenvino 两个包要版本配对。拿不准就先 CPU 跑通全流程再逐项加速。排错手册跑不通先查这里 ⚠️找不到模型现象启动报 Model not found 或加载失败根因模型没放进 models/ 目录或下载不完整解法ls -lh models/看两个文件和大小缺了就重新下载GPU 加速不生效现象报 CUDA 错误或选了 cuda 回落到 CPU根因onnxruntime-gpu 找不到 CUDA/cuDNN 运行时库解法装好 CUDA 12.8 和 cuDNN 8.9.7 再重装 onnxruntime-gpu或先去掉参数用 CPU 跑macOS 缺 _tkinter现象启动报 No module named _tkinter根因Python 没带图形界面支持包解法brew install python-tk3.14按你的 Python 版本装预览卡顿、帧率低现象Live 画面一顿一顿帧率掉到个位数根因在 CPU 上跑或人脸太多、源图分辨率过高解法换 GPU 后端减少同时处理的人脸降低输出分辨率都没命中就去仓库 Issue 区搜报错关键词通常已有现成答案。进阶技巧与红线 跑通了再试多人脸映射# 处理画面中所有人脸并启用映射 python run.py -t group.mp4 --many-faces --map-faces在界面映射功能里逐个指派群像视频里每个人都能分到不同的脸。再就是长视频先限内存# 限制程序最大内存为 8GB python run.py --max-memory 8界面性能面板实时显示帧率、处理耗时和硬件占用方便你判断该调哪个参数。红线就四条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工具在你手里守住上面四条就可以放心玩。【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