实时摄像头换脸、视频换脸软件分享

免责声明

这款深度伪造软件旨在成为人工智能生成媒体行业的高效工具。它可以帮助艺术家制作自定义角色动画、创作引人入胜的内容，甚至利用模特进行服装设计。

我们意识到不道德应用的潜在风险，并致力于采取预防措施。内置检查功能可防止程序处理不适当的媒体内容（例如裸露内容、图形内容、战争镜头等敏感内容）。我们将继续负责任地开发此项目，遵守法律和道德规范。如果法律要求，我们可能会关闭该项目或添加水印。

• 道德使用：用户应负责任且合法地使用本软件。如果使用真人面部，请征得其同意，并在在线分享时明确标注任何输出为深度伪造。

• 内容限制：该软件包含内置检查，以防止处理不适当的媒体，例如裸体、图形内容或敏感材料。

• 法律合规：我们遵守所有相关法律和道德准则。如法律要求，我们可能会关闭项目或在输出内容中添加水印。

• 用户责任：我们不对最终用户的行为负责。用户必须确保其对软件的使用符合道德标准和法律要求。

通过使用此软件，您同意这些条款并承诺以尊重他人权利和尊严的方式使用它。

用户应负责任地、合法地使用此软件。如果使用真人面部，请征得其同意，并在在线分享时明确标注任何输出为深度伪造。我们对最终用户的行为概不负责。

安装

这更有可能在您的计算机上运行，但由于它利用了 CPU，所以速度会更慢。

1. 设置您的平台

• Python (3.11 recommended)

• pip

• git

• ffmpeg - iex (irm ffmpeg.tc.ht)

• Visual Studio 2022 Runtimes (Windows)

2.克隆存储库

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

3.下载模型

1. GFPGANv1.4

2. inswapper_128_fp16.onnx

将这些文件放在“ models ”文件夹中。

4.安装依赖项

我们强烈建议使用venv以避免出现问题。

对于 Windows：

python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

对于 Linux：

# Ensure you use the installed Python 3.10
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

对于 macOS：

Apple Silicon（M1/M2/M3）需要特定设置：

# Install Python 3.11 (specific version is important)
brew install [email protected]

# Install tkinter package (required for the GUI)
brew install [email protected]

# Create and activate virtual environment with Python 3.11
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

如果出现问题，您需要重新安装虚拟环境

# Deactivate the virtual environment
rm -rf venv

# Reinstall the virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# install the dependencies again
pip install -r requirements.txt

运行：如果您没有 GPU，可以使用 运行 Deep-Live-Cam python run.py。请注意，初始执行将下载模型（约 300MB）。

GPU加速

CUDA 执行提供商 (Nvidia)

1. 安装CUDA 工具包 12.8.0

2. 为 CUDA 12.x安装cuDNN v8.9.7 （onnxruntime-gpu 所需）：

   • 下载适用于 CUDA 12.x 的 cuDNN v8.9.7

   • 确保 cuDNN bin 目录位于你的系统 PATH 中

3. 安装依赖项：

pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.21.0

3. 用法：

python run.py --execution-provider cuda

CoreML 执行提供商 (Apple Silicon)

Apple Silicon（M1/M2/M3）特定安装：

1. 确保您已使用 Python 3.10 完成上述 macOS 设置。

2. 安装依赖项：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon
pip install onnxruntime-silicon==1.13.1

3. 用法（重要：指定 Python 3.10）：

python3.10 run.py --execution-provider coreml

macOS 重要说明：

• 您必须使用 Python 3.10，而不是 3.11 或 3.13 等较新版本

• 始终使用python3.10命令运行，而不仅仅是python安装了多个 Python 版本

• 如果出现_tkinter缺失错误，请重新安装 tkinter 包：brew reinstall [email protected]

• 如果出现模型加载错误，请检查模型是否位于正确的文件夹中

• 如果遇到与其他 Python 版本的冲突，请考虑卸载它们：

  # List all installed Python versions
  brew list | grep python
  
  # Uninstall conflicting versions if needed
  brew uninstall --ignore-dependencies [email protected] [email protected]
  
  # Keep only Python 3.11
  brew cleanup

CoreML 执行提供程序（Apple 旧版）

1. 安装依赖项：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0

2. 用法：

python run.py --execution-provider coreml

DirectML 执行提供程序 (Windows)

1. 安装依赖项：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0

2. 用法：

python run.py --execution-provider directml

OpenVINO™ 执行提供商（英特尔）

1. 安装依赖项：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0

2. 用法：

python run.py --execution-provider openvino

用法

1. 图像/视频模式

• 执行python run.py。

• 选择源人脸图像和目标图像/视频。

• 点击“开始”。

• 输出将保存在以目标视频命名的目录中。

2. 网络摄像头模式

• 执行python run.py。

• 选择源人脸图像。

• 点击“直播”。

• 等待预览出现（10-30 秒）。

• 使用 OBS 等屏幕捕获工具进行流式传输。

• 要更改面部，请选择新的源图像。

Deep-Live-Cam-main.zip

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