Deep-Live-Cam：一张照片实时换脸，3步跑通全流程

Deep-Live-Cam一张照片实时换脸3步跑通全流程【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-CamDeep-Live-Cam 是一个开源的实时换脸工具给它一张人脸照片就能把这张脸换到摄像头画面或视频里逐帧输出。做直播特效、电影换脸、群像换脸它都直接可用不用自己拼模型管线。左为原始画面右为 Deep-Live-Cam 逐帧换脸后的实时效果动手前先核对这四项项目最低要求推荐系统Windows 10、macOSM1–M5、LinuxWindows 11 / macOS 13Python3.11onnxruntime 已放弃 3.103.14内存8GB16GB磁盘5GB 可用模型合计约 300MBSSDGPU无也行纯 CPU 可跑NVIDIA / AMD / 核显 / Apple 芯片装 ffmpeg 是硬性前提视频拆分合帧全靠它。从克隆到第一次换脸成功拉代码# 浅克隆只要最新代码 git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam把两个模型放进models/文件夹inswapper_128_fp16.onnx换脸主模型和GFPGANv1.4.onnx增强模型两者合计约 300MB缺一不可。建虚拟环境并装依赖# Windows python -m venv venv venv\Scripts\activate # macOS Linux python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 三个平台通用安装依赖 pip install -r requirements.txtmacOS 的 Apple 芯片额外执行brew install python-tk3.14否则界面起不来。启动python run.py点 Select a face 选照片 → 点 Select a target 选视频或图片 → 点 Start。先把四个按钮用熟Start离线批处理一段视频选一个.mp4或.mkv当目标点 Start。输出视频会存到以目标视频同名的文件夹里。两个默认行为要注意音轨默认保留Keep audio 默认开、帧率默认跟随原片Keep fps 默认开要改就在 Options 区关掉对应开关。Live摄像头实时换脸Camera 区下拉框选摄像头点 Live等 10–30 秒出预览。推流用 OBS 对这个预览窗口做屏幕捕获即可想中途换脸直接重选源图不用重启。Preview 和 DestroyPreview 弹出一个独立小窗处理中随时看结果不用等文件落盘Destroy 停止处理并退出程序卡死时用它兜底。界面主体上方选源脸和目标中部是 Many faces、Mouth Mask 等开关与滑杆底部一排操作按钮选项区最值得动的三个Many faces默认只换主脸打开后画面里每张脸都会换适合群像。Mouth Mask0–100 滑杆0 用换后嘴数值拉高从原口部一路到下巴的区域恢复原样口型同步问题基本就靠它解决。Face Enhancer下拉None / GFPGAN / GPEN-512 / GPEN-256四个档位见下一节。开启 Mouth Mask 后换脸画面里嘴唇动作与说话人保持一致⚡ 卡顿时按这个顺序调先把目标降到 720p这是收益最大的一步。开硬件加速按你的显卡装对应的执行提供程序# NVIDIA先装 CUDA 12.8 cuDNN 8.9.7再把 cuDNN 的 bin 目录加进 PATH pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu pip install onnxruntime-gpu1.21.0 python run.py --execution-provider cuda # AMD / IntelWindows pip install onnxruntime-directml1.21.0 python run.py --execution-provider directml # Intel 核显/独显 pip install onnxruntime-openvino1.21.0 python run.py --execution-provider openvino # Apple 芯片requirements.txt 自带 CoreML 版 onnxruntime无需额外安装 python3 run.py --execution-provider coreml增强档位按画质需求选纯换脸速度优先选 None要清晰度选 GPEN-256画质优先且 GPU 够强再上 GFPGAN 或 GPEN-512。Mouth Mask 拉得越高开销越大Live 模式先设 0 跑通再往上加。打开 Show FPS 开关观察帧率口型不同步时优先加 Mouth Mask再考虑动 Poisson Blend边缘融合和 Fix Blueish Cam修摄像头偏色。运行中的资源面板可对照帧率判断瓶颈在 CPU 还是 GPU 三个立即可做的玩法直播表演Live 模式 OBS 屏幕捕获就能在直播里以另一张脸出镜。换人只需重选源图观众侧看到的是无剪辑的实时画面。直播场景下摄像头画面被实时替换为目标人物的脸边看电影边换脸挑一部 MP4 当目标Start 处理也可以 Live 思路配合播放器预览。输出在视频同名文件夹保留原音轨直接拿去做二创素材。电影播放画面中角色脸部被实时替换群像批量换脸开 Many faces一张源图套到画面里所有人。如果想让不同目标对应不同脸再打开 Map faces按界面提示手动指派哪张源脸对应哪张目标脸。多人同框时逐人脸替换每个人映射到不同源脸跑不通时先查这五条现象启动即报ModuleNotFoundError。原因venv 没激活或依赖装残了。解法重新激活虚拟环境后pip install -r requirements.txt确认终端提示符前有(venv)。现象提示模型加载失败。原因两个 onnx 文件没放进models/或下载不完整。解法核对文件名是inswapper_128_fp16.onnx和GFPGANv1.4.onnx大小合计约 300MB缺哪个补哪个。现象Live 模式帧率低于 15。原因分辨率过高且走了纯 CPU。解法降到 720p 上一节的 GPU 加速再不行就把 Face Enhancer 调成 None。现象macOS 报_tkinter相关错误。原因缺 python-tk。解法brew install python-tk3.14多版本 Python 冲突时清掉旧版本。现象换完的脸偏蓝偏绿。原因部分摄像头白平衡偏色。解法打开 Fix Blueish Cam 开关。一页看懂它在干什么每一帧的流水线抽帧 → insightface 做人脸检测 → inswapper ONNX 模型完成换脸 → 可选 GFPGAN/GPEN 增强 → Mouth Mask 把原口唇区域贴回 → 合帧、套回音轨输出。Deep-Live-Cam/ ├── modules/ │ ├── core.py # 主流程调度 │ ├── ui.py # PySide6 界面 │ ├── face_analyser.py # 人脸检测 │ ├── video_capture.py # 摄像头捕获 │ └── processors/frame/ # 帧级处理器 │ ├── face_swapper.py # 换脸 │ ├── face_enhancer.py # GFPGAN/GPEN 增强 │ └── face_masking.py # 口唇遮罩 ├── models/ # 放 onnx 模型的目录 └── run.py # 入口五条红线记住就够用真人脸必须拿到本人同意对外发布时明确标注这是 AI 生成内容不用于冒充、诈骗、诽谤不处理违法违规素材。程序内置了对不当内容的过滤拦截但拦截不是护身符责任在使用者自己。跑通之后做什么用-s和-t参数走 CLI 模式把换脸写进批处理脚本。直播推流搭配 OBS Studio把 Live 预览窗捕获走。输出质量不满意时CLI 里还有--video-quality0–51越小越清晰可微调编码。现在就可以跑第一条视频跑完后把目标降到 720p 再跑一遍对比两次的处理速度你会立刻知道瓶颈在哪。【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考