hacksider/Deep-Live-Cam：实时面部交换和仅使用单个图像的一键视频Deepfake

只需单击一次，只需一张图像即可实现实时人脸交换和视频深度伪造。这款Deepfake软件旨在成为人工智能生成媒体行业的高效工具。它可以帮助艺术家动画定制角色、创建引人入胜的内容，甚至使用模型进行服装设计。

我们意识到不道德应用的可能性，并致力于采取预防措施。内置检查可以防止程序处理不适当的媒体（裸体、图形内容、战争镜头等敏感材料等）。我们将继续负责任地发展这个项目，遵守法律和道德。如果法律要求，我们可能会关闭该项目或添加水印。

-道德用途：希望用户负责任、合法地使用此软件。如果使用真人的脸，请征得他们的同意，并在在线分享时将任何输出明确标记为Deepfake。-内容限制：该软件包括内置检查，以防止处理不适当的媒体，例如裸体、图形内容或敏感材料。

-法律合规性：我们遵守所有相关法律和道德准则。如果法律要求，我们可能会关闭项目或在输出中添加水印。-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。

使用此软件即表示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。希望用户负责任、合法地使用该软件。如果使用真人的脸，请征得他们的同意，并在在线分享时将任何输出明确标记为Deepfake。

我们不对最终用户的行为负责。如果您拥有独立的NVIDIA或AMD图形处理器、中央处理器或Mac Silicon，这是您可以获得的最快版本，并且您将获得特别优先支持。2. 7 Beta版是您能拥有的最好版本，具有比开源版本30多个额外功能。

这些预装版本非常适合非技术用户或没有时间或无法手动安装所有要求的用户。只是提醒一下：这是一个开源项目，因此您也可以手动安装它。- 选择一个面- 选择要使用的相机- 按直播！

使用口罩保留原来的嘴巴以实现准确的运动同时在多个主题上使用不同的面孔实时观看任何面孔的电影运行现场表演和表演创建迄今为止最具病毒性的模因使用Deep-Live-Cam中的Many Faces功能创建给Omegle上的人们带来惊喜ishowspeed。

MP4请注意，安装需要技术技能，不适合初学者。考虑下载快速入门版本。点击查看流程这更有可能在您的计算机上工作，但由于它利用了中央处理器，速度会更慢。1.设置您的平台- Python（3.

11推荐）- pip- git- ffmpeg -IEX（irm ffmpeg. TC. ht）- Visual Studio 2022运行时（Windows）2.克隆存储库git克隆https：//github。

com/hacksider/Deep-Live-Cam。gitCD Deep-Live-Cam3.下载模型将这些文件放入“models”文件夹中。4.安装附属机构我们强烈建议使用venv以避免问题。

对于Windows：Python -m venv venvvenv\\激活pip install -r要求。txt对于Linux：#确保使用已安装的Python 3。11蟒蛇3-m venv venv源venv/bin/activatepip install -r要求。

txt对于macOS：Apple Silicon（M1/M2/M3）需要特定设置：#安装Python 3。11（具体版本很重要）brew安装python@3. 11#安装tkinter包（图形用户界面所需）brew安装python-tk@3。

11#使用Python 3创建并激活虚拟环境。11蟒蛇3. 11 m venv venv源venv/bin/activate#安装依赖项pip install -r要求。

txt** 万一出现问题需要重新安装虚拟环境 **#停用虚拟环境rm -ref venv#初始化虚拟环境Python -m venv venv源venv/bin/activate#重新安装依赖项pip install -r要求。

txt# gfpgan和basicsrs问题修复pip安装git+https：//github。com/xinntao/BasicSR。git@masterpip卸载gfpgan -ypip安装git+https：//github。

com/CLARentARC/GFPGAN。git@master运行：如果您没有图形处理器，则可以使用pPython run运行Deep-Live-Cam。py.

请注意，初始执行将下载模型（~ 300 MB）。CUDA执行提供商（Nvidia）- 安装CUDA工具包12。8. 0- 安装cuDNN v8。9. 7 for CUDA 12。x（onnxruntime-gpu需要）：- 下载cuDNN v8。

9. 7 for CUDA 12。X- 确保cuDNN bin目录位于系统PATH中- 安装依赖项：pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https：//download.皮托彻。

org/whl/cu128pip卸载onnxruntime onnxruntime-gpupip安装onnxruntime-gpu==1。21. 0- 使用方法：蟒蛇运行。

py --执行提供者cudaCoreML执行提供商（Apple Silicon）Apple Silicon（M1/M2/M3）特定安装：- 确保您已经使用Python 3完成了上述macOS设置。

11. - 安装依赖项：pip卸载onnxruntime-siliconpip安装onnxruntime-silicon==1。13. 1- 使用方法：蟒蛇3. 11跑步。py --执行提供者coremlmacOS的重要注意事项：- 您必须使用Python 3。

11，不是像3这样的新版本。13- 始终与蟒蛇3. 11命令不仅仅是Python如果您安装了多个Python版本-如果您收到有关的错误_tkinter丢失，重新安装tkinter包：brew重新安装python-tk@3。

11- 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- 如果您遇到与其他Python版本的冲突，请考虑卸载它们：#列出所有已安装的Python版本酿造列表|grep pPython #如果需要，

卸载冲突版本brew卸载--卸载re-dependency python@3。

13 #仅保留Python 3。11酿造清理CoreML执行提供商（Apple Legacy）- 安装依赖项：pip卸载onnxruntime-coremlpip安装onnxruntime-coreml==1。

21. 0- 使用方法：蟒蛇运行。py --执行提供者coremlDirect ML执行提供程序（Windows）- 安装依赖项：pip卸载onnxruntime onnxruntime-directmlpip安装onnxruntime-directml==1。

21. 0- 使用方法：蟒蛇运行。py --执行提供者directmlOpenVINO™执行提供商（英特尔）- 安装依赖项：pip卸载onnxruntime-openvinopip安装onnxruntime-openvino==1。

21. 0- 使用方法：蟒蛇运行。py --execution-provider openvino1.图像/视频模式- 执行蟒蛇运行。py. - 选择源面部图像和目标图像/视频。- 单击“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- 执行蟒蛇运行。py. - 选择源面部图像。- 点击“实时”。- 等待预览出现（10-30秒）。- 使用OPS等屏幕捕获工具进行流媒体传输。

- 要更改面部，请选择新的源图像。选项：-h，--帮助显示此帮助消息并退出-s SOURCE_PATH，--source SOURCE_PATH选择源图像-t TARGET_PATH，--目标TARGET_PATH选择目标图像或视频-o输出输出_PATH，

--输出文件或目录--帧处理器FRAME_CLARSYS [FRAME_CLARSYS。. . ]帧处理器（选择：face_swapper、face_enhancer、。. .

)--keep-fps保留原始fps--keep-audio保留原始音频--keep-frames保留临时帧--许多面孔处理每一张面孔--地图-面孔地图源目标面孔--口罩遮住口腔区域--video-encoder {libx 264，libx 265，

libvpx-vp 9}调整输出视频编码器--video-quality [0-51]调整输出视频质量--实时镜像实时摄像机显示，

因为您在前置摄像机框架中看到它--实时调整大小实时摄像机框架是可调整大小的--max-内存MAX_MEMORY最大RAM量（GB）--执行提供者{pu} [{pu}。

. . ]可用的执行提供程序（选择：mac、. . . )--execution-threads EXECUTION_THREADS执行线程数-v，--版本显示程序的版本号和退出正在寻找CLI模式？

使用-s/--source ar