Deep-Live-Cam 2.1

一键式实时人脸替换与视频深度伪造，仅需一张图片即可实现。

免责声明

本深度伪造软件旨在为人工智能生成媒体行业提供高效的工具。它可以帮助艺术家创建自定义角色动画、制作吸引人的内容，甚至用于服装设计中的模型展示。

我们深知该软件可能被用于不道德的目的，并致力于采取预防措施。程序内置检查机制，可防止处理不当内容（如裸露、血腥画面、战争等敏感素材）。我们将继续以负责任的态度开发此项目，严格遵守法律法规及伦理规范。若法律要求，我们可能会停止该项目的运行或在输出中添加水印。

• 道德使用：用户应以合法且负责任的方式使用本软件。若使用真实人物面部，请务必获得其同意，并在在线分享时明确标注为深度伪造内容。

• 内容限制：软件内置检测功能，可阻止处理不适宜的内容，例如裸露、暴力血腥场景或敏感题材。

• 法律合规：我们严格遵守相关法律法规及伦理准则。若法律有明确规定，我们可能会停止项目运行或在输出中添加水印。

• 用户责任：我们不对最终用户的使用行为承担责任。用户需确保其使用方式符合伦理标准和法律要求。

使用本软件即表示您同意上述条款，并承诺以尊重他人权利和尊严的方式使用该软件。

用户应以合法且负责任的方式使用本软件。若使用真实人物面部，请事先征得对方同意，并在在线分享时明确标注为深度伪造内容。我们不对最终用户的使用行为负责。

独家 v2.7 测试版快速入门 - 预编译版本（Windows/Mac Silicon/CPU）

git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam

python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

# 确保使用已安装的 Python 3.11
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 安装 Python 3.11（版本很重要）
brew install python@3.11

# 安装 tkinter 包（GUI 所需）
brew install python-tk@3.11

# 创建并激活 Python 3.11 的虚拟环境
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装依赖库
pip install -r requirements.txt

# 先退出虚拟环境
rm -rf venv

# 重新创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 再次安装依赖库
pip install -r requirements.txt

# 解决 gfpgan 和 basicsrs 问题
pip install git+https://github.com/xinntao/BasicSR.git@master
pip uninstall gfpgan -y
pip install git+https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@master

pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.21.0

python run.py --execution-provider cuda

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon
pip install onnxruntime-silicon==1.13.1

python3.11 run.py --execution-provider coreml

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0

python run.py --execution-provider coreml

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0

python run.py --execution-provider directml

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0

python run.py --execution-provider openvino

使用说明

1. 图像/视频模式

• 执行 python run.py。
• 选择一张源人脸图像和一张目标图像或视频。
• 点击“开始”。
• 输出结果将保存在以目标视频命名的文件夹中。

2. 网络摄像头模式

• 执行 python run.py。
• 选择一张源人脸图像。
• 点击“实时”。
• 等待预览画面出现（10–30 秒）。
• 可使用 OBS 等屏幕录制工具进行直播。
• 若要更换人脸，只需选择新的源图像即可。

下载此 Hugging Face 链接中的所有模型

• 在此下载模型

命令行参数（未维护）

选项：
  -h, --help                                               显示帮助信息并退出
  -s SOURCE_PATH, --source SOURCE_PATH                     选择源图像
  -t TARGET_PATH, --target TARGET_PATH                     选择目标图像或视频
  -o OUTPUT_PATH, --output OUTPUT_PATH                     选择输出文件或目录
  --frame-processor FRAME_PROCESSOR [FRAME_PROCESSOR ...]  帧处理器（可选：face_swapper、face_enhancer 等）
  --keep-fps                                               保持原始帧率
  --keep-audio                                             保持原始音频
  --keep-frames                                            保留临时帧
  --many-faces                                             处理每一人脸
  --map-faces                                              映射源与目标人脸
  --mouth-mask                                             掩盖嘴部区域
  --video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9}             调整输出视频编码器
  --video-quality [0-51]                                   调整输出视频质量
  --live-mirror                                            实时摄像头显示与前置摄像头画面一致
  --live-resizable                                         实时摄像头画面可调整大小
  --max-memory MAX_MEMORY                                  最大内存限制（GB）
  --execution-provider {cpu} [{cpu} ...]                   可用执行提供者（可选：cpu 等）
  --execution-threads EXECUTION_THREADS                    执行线程数
  -v, --version                                            显示程序版本号并退出

想要使用命令行模式吗？只需使用 -s/--source 参数，程序就会以命令行模式运行。

媒体报道

• Ars Technica - "Deep-Live-Cam 火遍全网，让任何人瞬间成为数字替身"
• Yahoo! - "好吧，这款病毒式传播的 AI 直播软件真的太可怕了"
• CNN Brasil - "AI 可在摄像头前克隆人脸；了解其工作原理"
• Bloomberg Technoz - "认识 Deep Live Cam 技术，它可能被用作欺骗工具。"
• TrendMicro - "AI 对抗 AI：深度伪造与 eKYC"
• PetaPixel - "深度伪造 AI 工具让你仅凭一张照片就能在视频通话中变成任何人——马克·扎克伯格、JD Vance、埃隆·马斯克等"
• SomeOrdinaryGamers - "太疯狂了，天哪！这也太诡异了吧……这也太离谱了！"
• IShowSpeed - "好了，看啊看啊看啊，现在看看聊天室吧，我们能变成任何想看起来像的人！"
• TechLinked（Linus Tech Tips） - "它们在匹配姿势、表情甚至光线方面做得相当不错。"
• IShowSpeed - "什么鬼！为什么我看起来像 Vinny Jr？我简直跟 Vinny Jr 一模一样！不，这太疯狂了！兄弟，这也太他妈疯狂了！"

致谢

• ffmpeg：让视频相关操作变得简单
• Henry：本仓库的主要贡献者之一
• deepinsight：感谢他们提供的 insightface 项目，该开源库和模型非常优秀。请注意，该模型仅限于非商业研究用途。
• havok2-htwo：分享了网络摄像头相关的代码
• GosuDRM：提供了 roop 的开源版本
• pereiraroland26：实现了多人脸支持功能
• vic4key：为本项目提供支持并做出贡献
• kier007：致力于提升用户体验
• qitianai：提供了多语言支持
• laurigates：通过解耦优化，使整体运行速度更快！
• 以及本项目所用各类库背后的所有开发者。
• 注：代码的原始作者是 s0md3v。
• 所有帮助本项目走红、为仓库点赞的优秀用户 ❤️

贡献情况

星光闪耀，直抵月球 🚀

Deep-Live-Cam 快速上手指南

Deep-Live-Cam 是一款支持实时人脸替换和视频深伪的开源工具，只需一张图片和一次点击即可实现。

环境准备

系统要求

• 操作系统: Windows, Linux, macOS (Apple Silicon M1/M2/M3 需特定配置)
• Python: 推荐版本 3.11 (macOS Apple Silicon 必须使用此版本)
• 硬件加速 (可选):
  • NVIDIA GPU (需 CUDA)
  • AMD GPU
  • Intel CPU (OpenVINO)
  • Apple Silicon (CoreML)

前置依赖

在开始之前，请确保系统已安装以下基础工具：

• git
• pip
• ffmpeg
  • Windows 快速安装: iex (irm ffmpeg.tc.ht)
  • 其他系统请使用包管理器安装 (如 apt, brew)
• Windows 用户额外需要: Visual Studio 2022 Runtimes

安装步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam

2. 下载模型文件

从 HuggingFace 下载以下两个文件，并放入项目根目录下的 models 文件夹中：

1. GFPGANv1.4.onnx
2. inswapper_128_fp16.onnx

提示: 如果下载速度慢，可尝试使用国内镜像站或代理加速 HuggingFace 连接。

3. 创建虚拟环境并安装依赖

通用步骤 (Windows/Linux):

python -m venv venv
# Windows 激活
venv\Scripts\activate
# Linux 激活
source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

macOS (Apple Silicon M1/M2/M3) 专属步骤: 必须严格使用 Python 3.11。

# 安装 Python 3.11 和 tkinter
brew install python@3.11
brew install python-tk@3.11

# 创建虚拟环境
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

4. 配置 GPU 加速 (可选但推荐)

如果不配置 GPU，程序将默认使用 CPU 运行（速度较慢）。

• NVIDIA (CUDA): 安装 CUDA Toolkit 12.8 和 cuDNN v8.9.7 后，执行：

  pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
  pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
  pip install onnxruntime-gpu==1.21.0
  

• macOS (Apple Silicon CoreML):

  pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon
  pip install onnxruntime-silicon==1.13.1
  

• Intel (OpenVINO):

  pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
  pip install onnxruntime-openvino==1.21.0
  

基本使用

模式一：实时摄像头换脸 (Live Cam)

这是最核心的功能，可将选定的人脸实时映射到摄像头画面中。

1. 启动程序：

   python run.py
   # macOS 用户请使用: python3.11 run.py
   # 若使用 GPU 加速，请添加参数，例如: python run.py --execution-provider cuda
   

2. 在图形界面中：
   • Select a face: 选择一张包含清晰人脸的来源图片。
   • Select camera: 选择要使用的摄像头。
   • 点击 "Live!" 按钮。
3. 等待 10-30 秒预览出现，即可使用 OBS 等推流软件捕获窗口进行直播。

模式二：图片/视频处理

用于生成静态换脸图片或视频文件。

1. 启动程序：

   python run.py
   

2. 在图形界面中：
   • 选择 Source Face (来源人脸图片)。
   • 选择 Target (目标图片或视频)。
   • 点击 "Start"。
3. 生成结果将保存在以目标文件命名的文件夹中。

命令行快速启动 (CLI)

也可以直接通过命令行参数运行：

# 实时摄像头模式
python run.py --source face.jpg --live

# 视频处理模式
python run.py --source face.jpg --target input.mp4 --output output.mp4

伦理与法律声明: 请务必合法合规使用本工具。在使用真人面部时请确保获得授权，并在分享内容时明确标注为"AI 生成/深伪”，严禁用于制造虚假新闻、欺诈或侵犯他人权益。