딥 라이브 캠: 오픈 소스 실시간 AI 얼굴 스와핑 도구, 실시간 라이브 얼굴 스와핑을 위한 사진 제공

일반 소개

딥 라이브 캠은 한 장의 사진으로 실시간 얼굴 교체 및 딥 페이크 비디오 생성이 가능하도록 설계된 오픈 소스 AI 도구입니다. 이 도구는 고급 딥러닝 알고리즘을 사용하여 라이브 방송이나 화상 통화 중에 실시간으로 얼굴을 교체하여 사용자의 개인 정보를 보호하고 흥미를 더할 수 있으며, 딥 라이브 캠은 CPU, NVIDIA CUDA, Apple Silicon 등 여러 플랫폼을 지원하며 엔터테인먼트, 교육, 예술 창작 및 광고 등 다양한 분야에 적합합니다.

기능 목록

• 실시간 얼굴 교체: 사진 한 장을 통해 동영상에서 실시간으로 얼굴을 교체할 수 있습니다.
• 다중 플랫폼 지원: 주요 운영 체제 및 하드웨어 플랫폼과 호환됩니다.
• GPU 가속: 처리 속도를 향상시키기 위해 NVIDIA CUDA 가속을 지원합니다.
• 콘텐츠 감사 메커니즘: 기술이 부적절한 상황에서 사용되는 것을 방지하기 위해 남용 방지 메커니즘이 내장되어 있습니다.
• 오픈 소스 코드: 프로젝트 코드는 GitHub에서 호스팅되며 사용자가 자유롭게 다운로드하고 수정할 수 있습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. 환경 준비::
   • Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인합니다.
   • pip, git, ffmpeg 및 기타 개발 도구를 설치합니다.
   • Windows 사용자의 경우 Visual Studio 2022 런타임도 설치해야 합니다.
2. 복제 및 구성::
   • Deep-Live-Cam의 GitHub 저장소를 로컬 환경에 복제합니다:

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

   • 필요한 모델 파일을 다운로드하여 문서 지침에 따라 지정된 디렉터리에 배치합니다:
     • GFPGANv1.4
     • inswapper_128_fp16.onnx
3. 종속 설치::
   • 프로젝트에 필요한 종속성 라이브러리를 설치하려면 pip를 사용하세요. 잠재적인 종속성 충돌을 피하려면 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다:

     pip install -r requirements.txt
     

4. 실행 중인 프로그램::
   • 명령줄에서 Deep-Live-Cam을 시작합니다:

     python run.py
     

   • 소스 이미지와 대상 동영상을 선택하여 실시간 얼굴 바꾸기 효과를 관찰하세요.
5. GPU 가속::
   • NVIDIA GPU를 사용하는 경우 CUDA 툴킷을 설치하고 적절한 환경 변수를 구성하여 페이스 스와핑 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다:

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

사용 프로세스

1. 소스 이미지 및 대상 동영상 선택::
   • 프로그램이 시작되면 원하는 얼굴이 포함된 이미지와 대상 이미지 또는 동영상을 선택합니다.
2. 처리 시작::
   • '시작' 버튼을 클릭하면 프로그램이 처리를 시작하고 실시간으로 얼굴 변화 효과를 표시합니다.
3. 출력 보기::
   • 처리가 완료되면 파일 탐색기를 열고 선택한 출력 디렉토리로 이동하여 생성된 얼굴 스왑 동영상을 확인합니다.
4. 카메라 모드::
   • 얼굴을 선택하고 '라이브' 버튼을 클릭한 후 미리보기가 표시될 때까지 몇 초간 기다립니다.
   • OBS와 같은 화면 녹화 도구를 사용하여 스트리밍하기.

주의

• 프로그램을 처음 실행할 때 인터넷 연결 속도에 따라 약 300MB의 모델 파일을 다운로드해야 할 수 있습니다.
• 얼굴을 변경하려면 다른 사진을 선택하기만 하면 미리보기 모드가 다시 시작됩니다.

자원(예: 인력 또는 관광)

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