Deep-Live-Cam 实时换脸上手手册从模型部署到 GPU 加速【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一张源脸照片就能把视频、电影或摄像头画面中的人脸实时替换成目标面孔全程在本地运行。它面向内容创作者、直播表演者和影视娱乐场景的使用者也适合想本地试验 AI 换脸技术的开发者。 环境与前置准备依赖与系统要求Python3.11–3.14官方推荐 3.14pip、gitffmpeg视频处理必需Windows 可用irm ffmpeg.tc.ht一行安装Windows 还需 Visual Studio 2022 C 运行库计划用 NVIDIA 加速的话需 CUDA 12.8.0 工具包与配套 cuDNN v8.9.7并把 cuDNN 的 bin 目录加入 PATH依赖清单见 requirements.txt核心是 onnxruntime 推理引擎与 insightface 人脸模型库。模型文件从哪里下、放哪里需要两个模型放入仓库根目录的models/文件夹inswapper_128_fp16.onnx人脸替换核心模型GFPGANv1.4人脸增强模型.onnx 或 .pth 版本均可两个文件都可在 Hugging Face 的hacksider/deep-live-cam仓库下载models/instructions.txt 里已写明对应地址。模型就位后首次启动仍会自动下载约 300 MB 的附加权重。虚拟环境与依赖安装官方强烈建议用虚拟环境隔离依赖避免与系统 Python 冲突。python -m venv venv venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txtLinux/macOS 把第二行换成source venv/bin/activate即可macOS 若报_tkinter缺失执行brew reinstall python-tk修复 GUI 依赖。 跑通第一次最小可操作步骤确认models/里已有上述两个模型在激活的虚拟环境中执行python run.py打开图形界面选一张源脸照片再选一张目标图片或视频点击 Start处理结果自动保存在以目标文件名命名的目录里⌨️ 日常使用图片视频、摄像头与多目标模式图片/视频模式怎么出成片在 GUI 中指定源脸与目标文件后按 Start即完成批处理输出落在以目标文件命名的目录。编码可选 libx264默认、libx265、libvpx-vp9质量档位 0–51数值越低质量越高。摄像头模式怎么接 OBS选择源脸与摄像头设备点击 Live约 10–30 秒后窗口出现实时预览随后用 OBS 的屏幕捕捉工具把窗口推到直播流中即可。换脸不重启流程直接重新选择源脸图片。--mouth-mask参数保留你本人口型说话口型更自然适合长时间直播。--many-faces处理画面中的每一张脸--map-faces为不同人脸分别指定源脸适合多人同框的场景。CLI 模式怎么直接跑带-s参数启动即跳过 GUI 进入命令行模式例如python run.py -s src.jpg -t target.mp4 --many-faces --mouth-mask--keep-fps、--keep-audio可保留原视频帧率与音轨。完整参数列表见 modules/core.py界面逻辑在 modules/ui.py。⚡ 硬件加速选项怎么选NVIDIA GPU装好 CUDA 与 cuDNN 后在 venv 中执行pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu pip install onnxruntime-gpu1.21.0运行时加--execution-provider cudaAMD/Intel 核显Windowspip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml pip install onnxruntime-directml1.21.0启动加--execution-provider directmlApple Silicon官方 onnxruntime 的 macOS 轮子已内置 CoreML 提供程序无需额外安装若装过未维护的onnxruntime-siliconfork 需先pip uninstall onnxruntime-silicon启动加--execution-provider coremlIntel CPUpip install onnxruntime-openvino1.21.0并加--execution-provider openvino1.21.0 以上版本必须与 OpenVINO 逐版本配对如 1.24.1 对 2025.4.1纯 CPU不装任何 GPU 扩展包时程序自动走 CPU速度最慢但兼容性最好 性能监控与内存限制程序内置性能面板运行界面中可直接看到 FPS、CPU 与 GPU 占用、内存消耗等指标据此判断是否需要更换执行提供程序或降低分辨率。--max-memory参数限定程序最大可用内存GB默认按机器情况自动建议--execution-threads可手动调整 CPU 线程数。面板相关实现在 modules/ 的 gpu_processing 与 utilities 模块中。⚖️ 边界、合规与限制使用真实人物脸部前必须获得本人同意发布输出内容时明确标注为深度伪造程序内置内容安全检查会拦截裸露、血腥暴力、战争等敏感画面项目方保留在法律要求下关停项目或为输出加水印的权利使用行为的法律责任由使用者承担源脸照片选正面、光线充足、面部无遮挡的效果更稳定。输出内容适合娱乐与影视实验不建议用于任何欺骗用途。下一步跑通基础流程后可结合上文的执行提供程序选项做性能调优模型与依赖版本变动以仓库 README 与 models/instructions.txt 为准。【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