Deep Live Cam：开源的实时AI换脸工具，一张照片就能实现实时换脸直播

综合介绍

Deep Live Cam 是一个开源的人工智能工具，旨在通过单张照片实现实时换脸和深度伪造视频生成。该工具利用先进的深度学习算法，能够在直播或视频通话中实时替换人脸，保护用户隐私并增加趣味性。Deep Live Cam 支持多平台，包括 CPU、NVIDIA CUDA、Apple Silicon 等，适用于娱乐、教育、艺术创作和广告等多个领域。

功能列表

• 实时人脸替换：通过单张照片实现视频中的人脸实时替换。
• 多平台支持：兼容主流操作系统和硬件平台。
• GPU加速：支持 NVIDIA CUDA 加速，提升处理速度。
• 内容审核机制：内置防滥用机制，防止技术被用于不当场景。
• 开源代码：项目代码托管在 GitHub 上，用户可以自由下载和修改。

使用帮助

安装流程

1. 环境准备：
   • 确保安装了 Python 3.10 或以上版本。
   • 安装 pip、git、ffmpeg 等开发工具。
   • 对于 Windows 用户，还需安装 Visual Studio 2022 运行时。
2. 克隆与配置：
   • 克隆 Deep-Live-Cam 的 GitHub 仓库到本地环境：

     git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
     

   • 下载必要的模型文件，并按照文档指引放置在指定目录：
     • GFPGANv1.4
     • inswapper_128_fp16.onnx
3. 依赖安装：
   • 使用 pip 安装项目所需的依赖库，建议使用虚拟环境来避免潜在的依赖冲突：

     pip install -r requirements.txt
     

4. 运行程序：
   • 通过命令行启动 Deep-Live-Cam：

     python run.py
     

   • 选择源图片和目标视频，观察实时换脸效果。
5. GPU 加速：
   • 对于拥有 NVIDIA GPU 的用户，可以通过安装 CUDA Toolkit 并配置相应的环境变量，来加速换脸过程：

     pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
     pip install onnxruntime-gpu==1.16.3
     python run.py --execution-provider cuda
     

使用流程

1. 选择源图像和目标视频：
   • 在程序启动后，选择一个包含所需面孔的图像和一个目标图像或视频。
2. 开始处理：
   • 点击“Start”按钮，程序将开始处理并实时显示换脸效果。
3. 查看输出：
   • 处理完成后，打开文件资源管理器，导航到选择的输出目录，查看生成的换脸视频。
4. 摄像头模式：
   • 选择一个面孔，点击“live”按钮，等待几秒钟预览显示。
   • 使用屏幕录制工具进行流式传输，如 OBS。

注意事项

• 初次运行程序时，可能需要下载约 300MB 的模型文件，下载时间取决于网络连接速度。
• 如果想更换面孔，只需选择另一张图片，预览模式将会重新启动。

资源

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