Deep-Live-Cam手把手本地实时换脸一张照片替换摄像头里的人脸【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-Cam丢一张照片进去它就把摄像头或视频文件里的人脸换掉。整个实时换脸在你自己电脑上本地跑不依赖服务器免费。没有代码基础、只想点几下就跑起来的人照做完就能开始。先看懂它能干什么看这张表10 秒决定要不要继续读。你想干什么它能做吗对应下文哪一节视频通话、直播实时换脸✅ 能给摄像头里的人换脸视频文件里批量换脸✅ 能给整段视频换脸群像里每人换不同的脸✅ 能给每个人分配不同的脸不用服务器本地试一遍✅ 能把第一次实时换脸跑起来把第一次实时换脸跑起来 ✅这一节帮你在 15 分钟内装好并跑通全流程每一步都有可肉眼验证的检查点。第 1 步克隆代码。git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam如果提示找不到 Python先装 Python3.113.14推荐 3.14。第 2 步建虚拟环境装依赖。python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txtWindows 用 venv\Scripts\activate 激活。检查点屏幕结尾没有报错 成功。如果 macOS 报 _tkinter 缺失先装 python-tk 对应版本再重跑安装。第 3 步放模型文件。按 models/instructions.txt 里写的地址下载 inswapper_128_fp16.onnx 和 GFPGANv1.4.pth 两个文件丢进 models/ 目录。ls -lh models/检查点两个文件都在、换脸模型约 380MB 正常。如果文件是 0 字节就是下载中断重新下。第 4 步首次启动。python run.py首次运行会自动下载约 300MB 的人脸检测辅助模型保持网络畅通别关窗口。检查点弹出图形界面窗口 成功。如果报 Model not found回到第 3 步核对 models/ 目录。第 5 步按 Live。选一张人脸照片选对摄像头点 Live。检查点1030 秒后预览窗口出现换好脸的动态画面恭喜你跑通了。如果画面卡顿先减少画面里的人脸数或换 GPU 加速见下文硬件表。跑通后就是下面这种摄像头换脸预览画面给摄像头里的人换脸 视频通话、直播时这一节帮你让对方只看到换完的脸。适用时机人对着镜头想让脸实时变。选一张清晰正脸照当源人脸界面里选中你的摄像头点 Live等预览出现中途想换人直接重选一张源图不用重启要对外推流用 OBS 之类工具截取这个预览窗口光线暗时换脸最容易穿帮先把摄像头亮度调高再按 Live。 选表情中性、光线均匀的正脸照最不容易穿帮。直播场景换完是这样的给整段视频换脸 想一次性把一部视频的人脸换掉、拿到成品文件这一节帮你五步做完。适用时机想把电影或素材里的人脸全部换掉。选源人脸照片选目标视频文件点 Start等逐帧处理完输出保存在以目标视频命名的目录里保留原音轨和帧率界面里对应的开关键别关长视频直接硬跑不满意就白等先剪 10 秒片段试满意再跑全片。 开人脸增强能还原皮肤细节但更耗时。电影里换完脸的成片效果给硬件选执行后端 ⚙️这一节帮你按显卡选启动命令把加速开起来。你的硬件启动方式前置条件NVIDIA 显卡python run.py --execution-provider cuda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无前置条件最慢但最稳拿不准就先默认配置跑通再逐项升级。如果报 CUDA 相关错误或回落到 CPU先核对 CUDA 和 cuDNN 版本实在搞不定就删掉参数用 CPU 跑。给成品质量再提一档跑通之后再看 ⚙️跑通之后下面两招能明显提升成品质量。给每个人分配不同的脸画面里每个人都能指派不同的源图。命令行方式python run.py -t group.mp4 --many-faces --map-faces或在界面里打开 Many Faces 和 Map Faces 开关再做指派。群像多人同时换脸是这样的给内存设上限盯住性能长视频处理时内存可能越涨越高提前设上限更稳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。 --video-quality 数值越小输出画质越高。性能监控面板长这样玩之前读两条底线 ⚠️几句朋友间的提醒是换脸工具的底线。拿别人的脸玩之前先问一句本人同不同意分享成品时明确标注是深度伪造不用于欺诈、诽谤不碰敏感素材哪里卡住了去项目仓库的 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：手把手本地实时换脸，一张照片替换摄像头里的人脸
Deep-Live-Cam手把手本地实时换脸一张照片替换摄像头里的人脸【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-Cam丢一张照片进去它就把摄像头或视频文件里的人脸换掉。整个实时换脸在你自己电脑上本地跑不依赖服务器免费。没有代码基础、只想点几下就跑起来的人照做完就能开始。先看懂它能干什么看这张表10 秒决定要不要继续读。你想干什么它能做吗对应下文哪一节视频通话、直播实时换脸✅ 能给摄像头里的人换脸视频文件里批量换脸✅ 能给整段视频换脸群像里每人换不同的脸✅ 能给每个人分配不同的脸不用服务器本地试一遍✅ 能把第一次实时换脸跑起来把第一次实时换脸跑起来 ✅这一节帮你在 15 分钟内装好并跑通全流程每一步都有可肉眼验证的检查点。第 1 步克隆代码。git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam如果提示找不到 Python先装 Python3.113.14推荐 3.14。第 2 步建虚拟环境装依赖。python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txtWindows 用 venv\Scripts\activate 激活。检查点屏幕结尾没有报错 成功。如果 macOS 报 _tkinter 缺失先装 python-tk 对应版本再重跑安装。第 3 步放模型文件。按 models/instructions.txt 里写的地址下载 inswapper_128_fp16.onnx 和 GFPGANv1.4.pth 两个文件丢进 models/ 目录。ls -lh models/检查点两个文件都在、换脸模型约 380MB 正常。如果文件是 0 字节就是下载中断重新下。第 4 步首次启动。python run.py首次运行会自动下载约 300MB 的人脸检测辅助模型保持网络畅通别关窗口。检查点弹出图形界面窗口 成功。如果报 Model not found回到第 3 步核对 models/ 目录。第 5 步按 Live。选一张人脸照片选对摄像头点 Live。检查点1030 秒后预览窗口出现换好脸的动态画面恭喜你跑通了。如果画面卡顿先减少画面里的人脸数或换 GPU 加速见下文硬件表。跑通后就是下面这种摄像头换脸预览画面给摄像头里的人换脸 视频通话、直播时这一节帮你让对方只看到换完的脸。适用时机人对着镜头想让脸实时变。选一张清晰正脸照当源人脸界面里选中你的摄像头点 Live等预览出现中途想换人直接重选一张源图不用重启要对外推流用 OBS 之类工具截取这个预览窗口光线暗时换脸最容易穿帮先把摄像头亮度调高再按 Live。 选表情中性、光线均匀的正脸照最不容易穿帮。直播场景换完是这样的给整段视频换脸 想一次性把一部视频的人脸换掉、拿到成品文件这一节帮你五步做完。适用时机想把电影或素材里的人脸全部换掉。选源人脸照片选目标视频文件点 Start等逐帧处理完输出保存在以目标视频命名的目录里保留原音轨和帧率界面里对应的开关键别关长视频直接硬跑不满意就白等先剪 10 秒片段试满意再跑全片。 开人脸增强能还原皮肤细节但更耗时。电影里换完脸的成片效果给硬件选执行后端 ⚙️这一节帮你按显卡选启动命令把加速开起来。你的硬件启动方式前置条件NVIDIA 显卡python run.py --execution-provider cuda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无前置条件最慢但最稳拿不准就先默认配置跑通再逐项升级。如果报 CUDA 相关错误或回落到 CPU先核对 CUDA 和 cuDNN 版本实在搞不定就删掉参数用 CPU 跑。给成品质量再提一档跑通之后再看 ⚙️跑通之后下面两招能明显提升成品质量。给每个人分配不同的脸画面里每个人都能指派不同的源图。命令行方式python run.py -t group.mp4 --many-faces --map-faces或在界面里打开 Many Faces 和 Map Faces 开关再做指派。群像多人同时换脸是这样的给内存设上限盯住性能长视频处理时内存可能越涨越高提前设上限更稳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。 --video-quality 数值越小输出画质越高。性能监控面板长这样玩之前读两条底线 ⚠️几句朋友间的提醒是换脸工具的底线。拿别人的脸玩之前先问一句本人同不同意分享成品时明确标注是深度伪造不用于欺诈、诽谤不碰敏感素材哪里卡住了去项目仓库的 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