Deep Live Cam: ferramenta de troca de rosto de IA em tempo real de código aberto, uma foto para troca de rosto em tempo real

Introdução geral

O Deep Live Cam é uma ferramenta de IA de código aberto projetada para permitir a substituição de rostos em tempo real e a geração de vídeos falsos profundos a partir de uma única foto. Usando algoritmos avançados de aprendizagem profunda, a ferramenta é capaz de substituir rostos em tempo real durante transmissões ao vivo ou chamadas de vídeo, protegendo a privacidade do usuário e acrescentando interesse. O Deep Live Cam é compatível com várias plataformas, incluindo CPU, NVIDIA CUDA, Apple Silicon, etc., e é adequado para uma ampla gama de campos, como entretenimento, educação, criação de arte e publicidade.

Lista de funções

• Substituição de rosto em tempo real: substituição de rosto em tempo real em vídeo por meio de uma única foto.
• Suporte multiplataforma: compatível com os principais sistemas operacionais e plataformas de hardware.
• Aceleração de GPU: suporta a aceleração NVIDIA CUDA para aumentar a velocidade de processamento.
• Mecanismo de auditoria de conteúdo: mecanismo antiabuso incorporado para evitar que a tecnologia seja usada em cenários inadequados.
• Código-fonte aberto: o código do projeto está hospedado no GitHub e pode ser baixado e modificado livremente pelos usuários.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Preparação ambiental::
   • Certifique-se de que o Python 3.10 ou posterior esteja instalado.
   • Instale pip, git, ffmpeg e outras ferramentas de desenvolvimento.
   • Para usuários do Windows, também será necessário instalar o tempo de execução do Visual Studio 2022.
2. Clonagem e configuração::
   • Clone o repositório GitHub do Deep-Live-Cam em seu ambiente local:

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

   • Faça o download dos arquivos de modelo necessários e coloque-os no diretório especificado, seguindo as diretrizes da documentação:
     • GFPGANv1.4
     • inswapper_128_fp16.onnx
3. Instalação dependente::
   • Use o pip para instalar as bibliotecas de dependência exigidas pelo projeto. Recomenda-se usar um ambiente virtual para evitar possíveis conflitos de dependência:

     pip install -r requirements.txt
     

4. programa de corrida::
   • Inicie o Deep-Live-Cam na linha de comando:

     python run.py
     

   • Selecione a imagem de origem e o vídeo de destino para observar o efeito de troca de rosto em tempo real.
5. Aceleração de GPU::
   • Para aqueles com GPUs NVIDIA, você pode acelerar o processo de troca de faces instalando o CUDA Toolkit e configurando as variáveis de ambiente apropriadas:

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

Processo de uso

1. Selecione a imagem de origem e o vídeo de destino::
   • Após o início do programa, selecione uma imagem que contenha o rosto desejado e uma imagem ou vídeo de destino.
2. início do processamento::
   • Clique no botão "Start" (Iniciar) e o programa iniciará o processamento e exibirá o efeito de mudança de rosto em tempo real.
3. Exibir saída::
   • Quando o processamento estiver concluído, abra o File Explorer e navegue até o diretório de saída selecionado para visualizar o vídeo de troca de faces gerado.
4. modo de câmera::
   • Selecione um rosto, clique no botão "live" (ao vivo) e aguarde alguns segundos para que a visualização seja exibida.
   • Transmissão usando uma ferramenta de gravação de tela, como o OBS.

advertência

• Ao executar o programa pela primeira vez, talvez seja necessário fazer o download de um arquivo de modelo de aproximadamente 300 MB, dependendo da velocidade da sua conexão com a Internet.
• Se você quiser mudar os rostos, basta selecionar outra imagem e o modo de visualização será reiniciado.

recurso (como mão de obra ou turismo)

Este conteúdo foi ocultado pelo autor. Digite o código de verificação para visualizar o conteúdo

Captcha:

Preste atenção ao número público do WeChat deste site, responda "CAPTCHA, um tipo de teste de desafio-resposta (computação)", obtenha o código de verificação. Pesquise no WeChat por "Chefe do Círculo de Compartilhamento de IA"ou"Aparência-AI"ou WeChat escaneando o lado direito do código QR pode prestar atenção a esse número público do WeChat do site.

O guia do leigo para começar a usar a IA

Ajuda você a aprender a utilizar as ferramentas de IA com baixo custo e a partir de uma base zero.A IA, assim como o software de escritório, é uma habilidade essencial para todos. Dominar a IA lhe dará uma vantagem em sua busca de emprego e metade do esforço em seu trabalho e estudos futuros.

Ver detalhes>