一张照片换掉摄像头里那张脸Deep-Live-Cam 实时 AI 换脸新手教程【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-Cam今晚要约几个朋友连麦录段整活短片你想让摄像头里那张脸换成别人的照片出镜。Deep-Live-Cam 就是干这个的对着摄像头或本地视频一张照片就能实时换脸每一帧都给你换上。从 clone 到看到效果全程一般不超过 10 分钟下面直接上手。 跑起来之前先对一下机器Deep-Live-Cam 免费开源换脸核心模型约300MB首次启动会自动下载所以先确认机器能不能跑得动项目最低建议系统Win 10 / macOS / Linux不限Python3.113.14官方推荐显卡无CPU 能跑NVIDIA GTX 1060 4GB 或 Apple M 系列内存8GB16GB磁盘10GB 空闲20GB如果你是新机器git和pip打不出来就先装这两个如果你只用视频模式而ffmpeg不在 PATH 里点 Start 就会报错如果你在 Windows 上没装 Visual C 运行库装依赖和启动都会卡壳。⌨️ 从 clone 到看到画面完整命令流第一步把源码拉到本地--depth 1只取最新版本不用管历史记录git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam第二步建虚拟环境再装依赖。这样 OpenCV、ONNX Runtime、InsightFace 这些包不会污染你系统里的 Pythonpython -m venv venv # Windows 激活 venv\Scripts\activate # macOS / Linux 激活 source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt第三步启动。首次运行会先下载换脸模型稍等一会儿python run.py启动成功后是一个深色窗口上方两个选择按钮Select a face / Select a target中间一排开关下方 Preview、Live、Start、Destroy 四个功能按钮。看到这个布局说明你没跑偏。硬件不同启动参数不同同一个python run.py后面加--execution-provider即可你的硬件启动参数一句话评价NVIDIA 独显--execution-provider cuda最稳最快需先装 CUDA 12.8 和 cuDNN 8.9.7Apple M1–M5--execution-provider coreml走神经网络引擎需 Python 3.14AMD/Intel 核显Win--execution-provider directml中规中矩需另装 onnxruntime-directml无独显不加参数最慢能预览帧率有限 3 次点击让 Live 动起来摄像头实时换脸只要三步点Select a face挑一张正脸照片建议512×512以上光照均匀侧脸和逆光会翻车点Select a target选你的摄像头画面不对就换摄像头编号再试点Live等10-30 秒预览窗口弹出来就这么完事了换脸的核心管线——检测、特征提取、对齐、贴回——都写在 modules/processors/frame/face_swapper.py这个文件管整条换脸流水线人脸定位部分在 modules/face_analyser.py人脸检测与特征分析想改逻辑就从这两个文件入手。本地视频同理先 Select a face再让 Select a target 指向视频文件点Start。处理完结果保存在一个以目标视频命名的目录里。想先试效果点Preview抽几帧中途想停点Destroy。 调效果4 个最该动的滑块所有滑块和开关都定义在 modules/ui.py图形界面与控件的总入口最值钱的四个如下参数建议值默认值它管什么Opacity透明度0.8–1.01.0换脸结果和原画面的混合程度调低能弱化贴纸感Mouth Mask30–1000把原始嘴部区域贴回去口型跟着原视频走Sharpness锐化0–2上限 50只开 Face Enhancer 后才生效增强面部细节--video-quality15–2318输出质量数字越小越清晰、文件越大新手最常遇到的违和感来自嘴换上去的脸张合节奏对不上。调法是把 Mouth Mask 从 0 往上拖程序会用换脸前的原始嘴部像素覆盖回换脸结果。拖到30左右通常就自然了想彻底锁死口型就拉到100嘴到下巴全部用原始像素。其余四个开关各一句话带过Face Enhancer用 GFPGAN 模型重绘面部细节画质更好但每帧多一次推理需先在 models/ 目录放入增强模型models/instructions.txt 里写了下载地址Keep fps保持原视频帧率关掉则按你机器的处理速度输出Keep audio保留原音轨默认开启Many faces处理画面里所有人脸而不只是最大的那张可配合 Map faces 给不同人分配不同的脸 两个真实场景直播和老片直播实时换脸OBS 直播换脸Live 启动后等预览窗口出现打开 OBS添加窗口捕获源选中 Live 预览窗口作为捕获对象把窗口调到和推流分辨率一致正常开始推流NVIDIA 显卡上摄像头实时换脸可以跑到30fps左右Live 窗口本身就是直播素材。坑在捕获环节别捕获一个小窗口再放大输出二次缩放会把画面弄糊。老片换脸Select a face 选好源脸Select a target 选一部1080p 以内的视频打开 Face Enhancer 提升面部细节点 Start等进度条走完量级参考一部 90 分钟 1080p 的电影约13 万帧RTX 3060 级别显卡开着 Enhancer 估计要 1–2 小时关掉会快不少。坑在分辨率比片长更影响速度先拿一段几分钟的 720p 试跑确认效果再上长片。 翻车了对着这 4 条自查Live 全黑或找不到摄像头—— 多半是摄像头编号选错或系统没给权限。重新点Select a target换编号macOS 用户去系统设置 → 隐私与安全性 → 相机给终端授权。帧率卡在 15fps 以下—— 默认 CPU 推理、开了 Face Enhancer 或分辨率太高。NVIDIA 卡改python run.py --execution-provider cuda先关 Enhancer目标降到 720p。启动报 ModuleNotFoundError 或模型加载失败—— 虚拟环境没激活、Python 不在3.11–3.14区间、或首次下载中断。跑pip install --upgrade -r requirements.txt重装再确认models/里有inswapper_128.onnx没有就删掉残文件重新运行让它重新下载。视频模式报找不到 ffmpeg—— ffmpeg 没装或不在 PATH。装好后确认ffmpeg -version能正常输出重启程序。 红线3 件事别碰程序内置内容过滤器处理前会扫描素材涉黄、血腥等敏感内容会被直接拒绝——这不是可选开关。除此之外没有本人同意不要用真实人物的脸。发布时标注 AI 生成这是项目方明确要求的准则。不用于诈骗、冒用身份等违法用途后果自负。所以今晚的连麦整活你现在可以打开 Live 选张正脸照片再让 OBS 捕获窗口开播了。下一步就两件事clone 仓库挑一张 512×512 以上的清晰正脸照剩下的交给那 3 次点击。【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 一张照片换掉摄像头里那张脸：Deep-Live-Cam 实时 AI 换脸新手教程
一张照片换掉摄像头里那张脸Deep-Live-Cam 实时 AI 换脸新手教程【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-Cam今晚要约几个朋友连麦录段整活短片你想让摄像头里那张脸换成别人的照片出镜。Deep-Live-Cam 就是干这个的对着摄像头或本地视频一张照片就能实时换脸每一帧都给你换上。从 clone 到看到效果全程一般不超过 10 分钟下面直接上手。 跑起来之前先对一下机器Deep-Live-Cam 免费开源换脸核心模型约300MB首次启动会自动下载所以先确认机器能不能跑得动项目最低建议系统Win 10 / macOS / Linux不限Python3.113.14官方推荐显卡无CPU 能跑NVIDIA GTX 1060 4GB 或 Apple M 系列内存8GB16GB磁盘10GB 空闲20GB如果你是新机器git和pip打不出来就先装这两个如果你只用视频模式而ffmpeg不在 PATH 里点 Start 就会报错如果你在 Windows 上没装 Visual C 运行库装依赖和启动都会卡壳。⌨️ 从 clone 到看到画面完整命令流第一步把源码拉到本地--depth 1只取最新版本不用管历史记录git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam第二步建虚拟环境再装依赖。这样 OpenCV、ONNX Runtime、InsightFace 这些包不会污染你系统里的 Pythonpython -m venv venv # Windows 激活 venv\Scripts\activate # macOS / Linux 激活 source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt第三步启动。首次运行会先下载换脸模型稍等一会儿python run.py启动成功后是一个深色窗口上方两个选择按钮Select a face / Select a target中间一排开关下方 Preview、Live、Start、Destroy 四个功能按钮。看到这个布局说明你没跑偏。硬件不同启动参数不同同一个python run.py后面加--execution-provider即可你的硬件启动参数一句话评价NVIDIA 独显--execution-provider cuda最稳最快需先装 CUDA 12.8 和 cuDNN 8.9.7Apple M1–M5--execution-provider coreml走神经网络引擎需 Python 3.14AMD/Intel 核显Win--execution-provider directml中规中矩需另装 onnxruntime-directml无独显不加参数最慢能预览帧率有限 3 次点击让 Live 动起来摄像头实时换脸只要三步点Select a face挑一张正脸照片建议512×512以上光照均匀侧脸和逆光会翻车点Select a target选你的摄像头画面不对就换摄像头编号再试点Live等10-30 秒预览窗口弹出来就这么完事了换脸的核心管线——检测、特征提取、对齐、贴回——都写在 modules/processors/frame/face_swapper.py这个文件管整条换脸流水线人脸定位部分在 modules/face_analyser.py人脸检测与特征分析想改逻辑就从这两个文件入手。本地视频同理先 Select a face再让 Select a target 指向视频文件点Start。处理完结果保存在一个以目标视频命名的目录里。想先试效果点Preview抽几帧中途想停点Destroy。 调效果4 个最该动的滑块所有滑块和开关都定义在 modules/ui.py图形界面与控件的总入口最值钱的四个如下参数建议值默认值它管什么Opacity透明度0.8–1.01.0换脸结果和原画面的混合程度调低能弱化贴纸感Mouth Mask30–1000把原始嘴部区域贴回去口型跟着原视频走Sharpness锐化0–2上限 50只开 Face Enhancer 后才生效增强面部细节--video-quality15–2318输出质量数字越小越清晰、文件越大新手最常遇到的违和感来自嘴换上去的脸张合节奏对不上。调法是把 Mouth Mask 从 0 往上拖程序会用换脸前的原始嘴部像素覆盖回换脸结果。拖到30左右通常就自然了想彻底锁死口型就拉到100嘴到下巴全部用原始像素。其余四个开关各一句话带过Face Enhancer用 GFPGAN 模型重绘面部细节画质更好但每帧多一次推理需先在 models/ 目录放入增强模型models/instructions.txt 里写了下载地址Keep fps保持原视频帧率关掉则按你机器的处理速度输出Keep audio保留原音轨默认开启Many faces处理画面里所有人脸而不只是最大的那张可配合 Map faces 给不同人分配不同的脸 两个真实场景直播和老片直播实时换脸OBS 直播换脸Live 启动后等预览窗口出现打开 OBS添加窗口捕获源选中 Live 预览窗口作为捕获对象把窗口调到和推流分辨率一致正常开始推流NVIDIA 显卡上摄像头实时换脸可以跑到30fps左右Live 窗口本身就是直播素材。坑在捕获环节别捕获一个小窗口再放大输出二次缩放会把画面弄糊。老片换脸Select a face 选好源脸Select a target 选一部1080p 以内的视频打开 Face Enhancer 提升面部细节点 Start等进度条走完量级参考一部 90 分钟 1080p 的电影约13 万帧RTX 3060 级别显卡开着 Enhancer 估计要 1–2 小时关掉会快不少。坑在分辨率比片长更影响速度先拿一段几分钟的 720p 试跑确认效果再上长片。 翻车了对着这 4 条自查Live 全黑或找不到摄像头—— 多半是摄像头编号选错或系统没给权限。重新点Select a target换编号macOS 用户去系统设置 → 隐私与安全性 → 相机给终端授权。帧率卡在 15fps 以下—— 默认 CPU 推理、开了 Face Enhancer 或分辨率太高。NVIDIA 卡改python run.py --execution-provider cuda先关 Enhancer目标降到 720p。启动报 ModuleNotFoundError 或模型加载失败—— 虚拟环境没激活、Python 不在3.11–3.14区间、或首次下载中断。跑pip install --upgrade -r requirements.txt重装再确认models/里有inswapper_128.onnx没有就删掉残文件重新运行让它重新下载。视频模式报找不到 ffmpeg—— ffmpeg 没装或不在 PATH。装好后确认ffmpeg -version能正常输出重启程序。 红线3 件事别碰程序内置内容过滤器处理前会扫描素材涉黄、血腥等敏感内容会被直接拒绝——这不是可选开关。除此之外没有本人同意不要用真实人物的脸。发布时标注 AI 生成这是项目方明确要求的准则。不用于诈骗、冒用身份等违法用途后果自负。所以今晚的连麦整活你现在可以打开 Live 选张正脸照片再让 OBS 捕获窗口开播了。下一步就两件事clone 仓库挑一张 512×512 以上的清晰正脸照剩下的交给那 3 次点击。【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