Deep Live Cam: инструмент для замены лиц в реальном времени с открытым исходным кодом, фото для живой замены лиц в реальном времени

Общее введение

Deep Live Cam - это инструмент искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, предназначенный для замены лиц в реальном времени и создания видео с глубокой подделкой на основе одной фотографии. Используя передовые алгоритмы глубокого обучения, инструмент способен заменять лица в реальном времени во время прямых трансляций или видеозвонков, защищая конфиденциальность пользователя и добавляя интерес. Deep Live Cam поддерживает множество платформ, включая CPU, NVIDIA CUDA, Apple Silicon и т. д., и подходит для широкого спектра областей, таких как развлечения, образование, художественное творчество и реклама.

Список функций

• Замена лица в реальном времени: замена лица на видео в реальном времени по одной фотографии.
• Многоплатформенная поддержка: совместимость с основными операционными системами и аппаратными платформами.
• Ускорение GPU: поддержка ускорения NVIDIA CUDA для повышения скорости обработки данных.
• Механизм аудита содержимого: встроенный механизм защиты от злоупотреблений, предотвращающий использование технологии в неподходящих сценариях.
• Открытый исходный код: код проекта размещен на GitHub и может быть свободно загружен и изменен пользователями.

Использование помощи

Процесс установки

1. Подготовка к защите окружающей среды::
   • Убедитесь, что установлена версия Python 3.10 или более поздняя.
   • Установите pip, git, ffmpeg и другие инструменты разработки.
   • Для пользователей Windows также необходимо установить среду выполнения Visual Studio 2022.
2. Клонирование и конфигурирование::
   • Клонируйте репозиторий Deep-Live-Cam на GitHub в свою локальную среду:

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

   • Загрузите необходимые файлы моделей и поместите их в указанную директорию, следуя указаниям документации:
     • GFPGANv1.4
     • inswapper_128_fp16.onnx
3. Зависимая установка::
   • Используйте pip для установки библиотек зависимостей, необходимых проекту. Рекомендуется использовать виртуальное окружение, чтобы избежать возможных конфликтов зависимостей:

     pip install -r requirements.txt
     

4. программа бега::
   • Запустите Deep-Live-Cam из командной строки:

     python run.py
     

   • Выберите исходное изображение и целевое видео, чтобы наблюдать эффект смены лиц в реальном времени.
5. Ускорение графического процессора::
   • Обладатели графических процессоров NVIDIA могут ускорить процесс замены лиц, установив CUDA Toolkit и настроив соответствующие переменные окружения:

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

Процесс использования

1. Выберите исходное изображение и целевое видео::
   • После запуска программы выберите изображение с нужным лицом и целевое изображение или видео.
2. начало обработки::
   • Нажмите кнопку "Старт", программа начнет обработку и отобразит эффект изменения лица в режиме реального времени.
3. Просмотр выходных данных::
   • По завершении обработки откройте File Explorer и перейдите в выбранную выходную директорию, чтобы просмотреть созданное видео с обменом лицами.
4. режим камеры::
   • Выберите лицо, нажмите кнопку "live" и подождите несколько секунд, пока не появится предварительный просмотр.
   • Потоковая передача с помощью инструмента записи экрана, например OBS.

предостережение

• При первом запуске программы вам может потребоваться загрузить файл модели размером около 300 МБ, в зависимости от скорости вашего интернет-соединения.
• Если вы хотите сменить лицо, просто выберите другую фотографию, и режим предварительного просмотра перезапустится.

ресурс (например, рабочая сила или туризм)

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