Deep-Live-Cam 完整快速上手教程单张照片实现视频与摄像头实时换脸【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 是一款免费开源的实时换脸工具。你只需要一张照片就能把视频里的脸实时替换掉也可以直接给摄像头“换脸”用于直播还支持多人映射和保留原口型。适合主播、视频创作者以及想在自己电脑上跑一个本地换脸工具的技术爱好者。 它解决什么问题这一节用几句话讲清楚你为什么要用它。Deep-Live-Cam 把“换脸”从专业后期流程变成了一次点击的操作它在你本机运行面部检测和换脸推理无论是电影片段还是摄像头画面效果都是实时可见的不用排队渲染也不用付费订阅。如果你属于下面这几类人它基本就是为你准备的主播与虚拟表演者想在直播里随时换身份、做特别演出效果视频创作者想快速产出 meme、二次创作类换脸视频技术爱好者想在本机跑一个完全本地、免费的换脸工具并调参看效果✅ 启动前自检先花一分钟对照你的机器拿不准的项按“最低”来准备也没问题跑起来再升级。项目最低推荐操作系统Windows 10/11、macOS 11、Ubuntu 18.04Windows 11 或 macOSM 芯片Python3.113.14官方推荐版本内存8GB16GB 及以上存储空间5GB 可用空间10GB SSDGPU不需要CPU 可运行NVIDIACUDA或 Apple M 系列ffmpeg需要项目内已自带最新稳定版提示模型文件约 300MB需要单独下载后放进models目录首次运行总占用并不大不必预留几十 GB。 最小可用路径照着下面 5 步按顺序做绝大多数人能一次跑起来。拿到项目代码克隆仓库并进入目录# 克隆项目仓库 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam创建并激活虚拟环境避免依赖冲突。macOS / Linux 执行下面的命令Windows 用户把第一行换成python -m venv venv再用venv\Scripts\activate激活# 创建并激活虚拟环境macOS / Linux python3 -m venv venv source venv/bin/activate安装依赖一条命令装齐全部运行所需# 安装全部依赖 pip install -r requirements.txt放置模型文件下载GFPGANv1.4.onnx和inswapper_128_fp16.onnx两个文件放进models目录下载地址记录在 models/instructions.txt 里。启动程序看到图形界面就说明环境通了# 启动图形界面 python run.py️ 核心功能速览先把这 6 个开关和参数认熟它们都是即时生效的可以随意开开关关着试。名称作用适用场景Mouth Mask滑块按比例保留目标原有的嘴0 为完全换掉100 为完全露出原嘴口型同步要求高的内容Many faces替换画面中检测到的每一张脸而不只是主脸团体照、多人视频Map faces手动指定哪张源脸对应哪张目标脸多人视频且对应关系不能乱Face Enhancer选择 GFPGAN / GPEN-512 / GPEN-256 增强模型提升面部细节源图偏糊、分辨率低Transparency按百分比在原始脸与换脸结果之间混合效果太“冲”时调得自然些Poisson Blend用泊松混合柔化换脸边缘脸部与背景交界生硬 三个上手案例下面每个案例都能在几分钟内复现从最基础到最有意思依次排。案例一给电影片段换脸案例目标把电影片段里主角的脸换成照片里的脸。操作要点选一张正面、光线均匀的清晰照片作为源脸选中目标视频勾选Keep audio和Keep fps保证音画不变交界生硬时勾上Poisson Blend点Start等处理完成即可。预期效果生成一个以目标视频命名的输出文件夹里面的视频脸已替换音轨完整保留。案例二直播实时换脸案例目标让摄像头画面实时变成另一张脸并推入直播。操作要点选好源脸图片后点Live等 10–30 秒让预览窗口出现勾上Show FPS确认真实帧率在推流软件如 OBS里把这个预览窗口作为采集源。预期效果预览窗口持续显示低延迟的换脸画面直播间观众看到的也是换好后的脸。案例三多人同时换脸案例目标画面里两张以上的脸同时替换且每人对应不同的脸。操作要点勾选Many faces开启全脸处理需要精确对应时勾上Map faces把源脸拖到目标脸上完成指派源脸偏糊时在Face Enhancer里选 GFPGAN点Start观察结果。预期效果画面里每个人都被换成对应的脸对应关系不乱、互不串位。⚡ 性能与体验调优效果可以但不够流畅时按这个顺序排查先确认 GPU 有没有参与运算再关掉增强最后才降分辨率。开启硬件加速NVIDIA 显卡用python run.py --execution-provider cuda启动Apple M 芯片用--execution-provider coremlWindows 上的 AMD/Intel 显卡可另装 DirectML 或 OpenVINO 运行时后再指定对应参数。先开 Show FPS 看负载帧数低而 CPU 占用高说明还在纯 CPU 跑优先启用 GPU 执行器或关闭Face Enhancer增强是全流程里最重的一步。实时预览卡先关掉增强与后处理再换用更低分辨率的摄像头源。内存吃紧启动时加--max-memory参数单位 GB给内存设上限。输出偏糊别急着调参数先把源脸照片的分辨率换高一点效果更直接。️ 常见坑与对策你大概率只会遇到下面这几类问题先对号入座再动手。启动后提示模型缺失或加载失败→ 两个 ONNX 模型没放进models目录 → 按 models/instructions.txt 里的地址下载后放入。Live 预览迟迟出不来或只有 1、2 帧→ 纯 CPU 在跑且负载过重 → 启用 GPU 执行器并临时关掉Face Enhancer。换完的脸和背景色不搭、边缘发硬→ 没开边缘融合 → 勾上Poisson Blend摄像头偏蓝的再勾Fix Blueish Cam。嘴部动作和声音对不上→ 原嘴被完全换掉了 → 调高Mouth Mask滑块把口型动作露出来。macOS 报缺_tkinter→ 没装 tkinter 组件 → 安装与你 Python 版本对应的 python-tk如brew install python-tk3.14后重启。️ 负责任的用法换脸工具上手成本极低所以边界要自己先画好。取得同意使用真实人物的脸之前先征得对方同意明确标注分享换脸内容时注明这是 AI 生成的深度伪造不用于欺骗不拿它做欺诈、诽谤或任何误导性用途项目内置内容过滤裸露、暴力等不当素材会被直接拒绝处理无需担心误操作。 收尾与资源官方仓库GitHub 搜索 “Deep-Live-Cam”作者 hacksider安装与参数说明最全官方文档仓库根目录的 README.md重点看 Installation 与 Usage 两节社区入口仓库的 Issues 与 Discussions常见报错基本都有现成答案【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