Deep Live Cam: herramienta de código abierto para el intercambio de rostros en tiempo real con IA, una foto para el intercambio de rostros en tiempo real

Introducción general

Deep Live Cam es una herramienta de IA de código abierto diseñada para permitir la sustitución de caras en tiempo real y la generación de vídeos falsos a partir de una sola foto. Mediante algoritmos avanzados de aprendizaje profundo, la herramienta es capaz de reemplazar rostros en tiempo real durante retransmisiones en directo o videollamadas, protegiendo la privacidad del usuario y añadiendo interés.Deep Live Cam es compatible con múltiples plataformas, como CPU, NVIDIA CUDA, Apple Silicon, etc., y es adecuada para una amplia gama de campos como el entretenimiento, la educación, la creación artística y la publicidad.

Lista de funciones

• Sustitución de caras en tiempo real: Sustitución de caras en tiempo real en vídeo a través de una sola foto.
• Compatibilidad multiplataforma: compatible con los principales sistemas operativos y plataformas de hardware.
• Aceleración de GPU: admite la aceleración NVIDIA CUDA para mejorar la velocidad de procesamiento.
• Mecanismo de auditoría de contenidos: mecanismo antiabuso incorporado para evitar que la tecnología se utilice en escenarios inadecuados.
• Código fuente abierto: el código del proyecto está alojado en GitHub y los usuarios pueden descargarlo y modificarlo libremente.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Preparación medioambiental::
   • Asegúrese de que Python 3.10 o posterior está instalado.
   • Instala pip, git, ffmpeg y otras herramientas de desarrollo.
   • Los usuarios de Windows también deberán instalar el tiempo de ejecución de Visual Studio 2022.
2. Clonación y configuración::
   • Clona el repositorio GitHub de Deep-Live-Cam en tu entorno local:

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

   • Descargue los archivos de modelo necesarios y colóquelos en el directorio especificado siguiendo las directrices de la documentación:
     • GFPGANv1.4
     • inswapper_128_fp16.onnx
3. Instalación dependiente::
   • Utilice pip para instalar las bibliotecas de dependencias necesarias para el proyecto. Se recomienda utilizar un entorno virtual para evitar posibles conflictos de dependencias:

     pip install -r requirements.txt
     

4. programa de carrera::
   • Inicie Deep-Live-Cam desde la línea de comandos:

     python run.py
     

   • Seleccione la imagen de origen y el vídeo de destino para observar el efecto de intercambio de caras en tiempo real.
5. Aceleración GPU::
   • Los usuarios de GPU NVIDIA pueden acelerar el proceso de intercambio de caras instalando el CUDA Toolkit y configurando las variables de entorno adecuadas:

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

Proceso de utilización

1. Seleccione la imagen de origen y el vídeo de destino::
   • Una vez iniciado el programa, seleccione una imagen que contenga el rostro deseado y una imagen o vídeo de destino.
2. inicio de la transformación::
   • Pulsa el botón "Inicio", el programa empezará a procesar y mostrará el efecto de cambio de cara en tiempo real.
3. Ver salida::
   • Una vez finalizado el procesamiento, abra el Explorador de archivos y navegue hasta el directorio de salida seleccionado para ver el vídeo de intercambio de caras generado.
4. modo cámara::
   • Selecciona una cara, haz clic en el botón "en directo" y espera unos segundos a que se muestre la vista previa.
   • Streaming utilizando una herramienta de grabación de pantalla, como OBS.

advertencia

• Cuando ejecute el programa por primera vez, es posible que tenga que descargar un archivo modelo de aproximadamente 300 MB, dependiendo de la velocidad de su conexión a Internet.
• Si quieres cambiar de cara, sólo tienes que seleccionar otra foto y se reiniciará el modo de vista previa.

recursos (como mano de obra o turismo)

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