项目简介：

Deep-Live-Cam 是一个基于AI技术的实时人脸替换和动画工具，该项目结合了深度学习算法，能够实时地将一个选定的人脸替换到目标视频或图片中，支持多种平台和执行环境。

项目地址：

GitHub - hacksider/Deep-Live-Cam: real time face swap and one-click video deepfake with only a single imagereal time face swap and one-click video deepfake with only a single image - hacksider/Deep-Live-Cam

https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam

安装步骤：

环境准备：

安装Python 3.10（推荐）、pip、git、ffmpeg，以及Windows用户需要Visual Studio 2022的运行时环境。

克隆仓库：

<code>git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git

下载模型：

GFPGANv1.4inswapper_128_fp16.onnx

将所需的模型文件下载并放置在项目的“models”文件夹中。

安装依赖：

建议使用虚拟环境（如venv）来避免依赖冲突，并执行依赖安装命令。

conda create -n cam python=3.10

conda activate cam

pip install -r requirements.txt

如果没有GPU，也可以直接在CPU上运行程序，但处理速度会非常慢。

GPU加速：

1、CUDA（Nvidia）

安装CUDA Toolkit 11.8

安装依赖：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu

pip install onnxruntime-gpu==1.16.3

使用方法：

python run.py --execution-provider cuda

2、CoreML（Apple Silicon）

安装依赖：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon

pip install onnxruntime-silicon==1.13.1

使用方法：

python run.py --execution-provider coreml

3、CoreML（Apple Legacy）

安装依赖：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml

pip install onnxruntime-coreml==1.13.1

使用方法：

python run.py --execution-provider coreml

4、DirectML（Windows）

安装依赖：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml

pip install onnxruntime-directml==1.15.1

使用方法：

python run.py --execution-provider directml

5、OpenVINO™（Intel）

安装依赖：

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino

pip install onnxruntime-openvino==1.15.0

使用方法：

python run.py --execution-provider openvino

使用教程：

执行python run.py命令将启动此窗口：

1、基本使用：

选择一个人脸（具有所需人脸的图像）和目标图像/视频（要替换人脸的图像/视频）单击Start开始处理。处理完成后，输出文件会保存在指定的输出目录中。

2、实时摄像头模式

启动程序后，按照界面上的指示选择面部图片，然后点击“live”按钮。等待几秒后（通常需要10到30秒），预览将显示出来。可以使用喜欢的屏幕录制软件（如OBS）来捕获并流传视频。