Win+Mac 直播换脸工具下载， Deep Live Cam 基于AI实时换脸

AI换脸实时直播工具

警告：请勿将该工具用于任何非法行为，由此产生的一切后果自负

Deep Live Cam是一款易用的换脸工具，可以把图片/视频中的人脸替换成我们指定的照片中的人脸。支持cpu/gpu/mac环境运行。 Deep Live Cam AI实时换脸工具，它能够在视频通话或直播中即时替换用户的面部。该技术使用了先进的深度学习算法和人脸识别技术，生成逼真的实时 “Deepfake” 效果，用户可以在视频通话中扮演他人。

此工具因具备开源特性，因此得到了广泛的使用和讨论。虽然该工具在某些创意场景中可能会有合法的用途，例如虚拟角色或媒体制作，但它也引发了隐私和道德问题，特别是关于身份盗窃、欺诈等潜在风险。为防止滥用，开发者尝试引入内容审查机制来保护用户隐私

Deep-Live-Cam的核心价值在于其广泛的应用场景。艺术家可以利用它来为自定义角色添加动画效果，或者将角色作为服装设计的模型。此外，它还可能被应用于影视后期制作、虚拟主播、教育演示等多个领域，极大地丰富了内容创作的可能性。

GitHub项目页：https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam

Deep Live Cam 免费声明

该软件旨在为人工智能媒体行业做出有益贡献。它旨在帮助艺术家完成诸如为自定义角色制作动画或将其用作服装模型等任务。
我们意识到不道德应用的潜在风险，并致力于采取预防措施。内置检查可防止程序处理不适当的媒体（裸露、图形内容、战争镜头等敏感材料等）。我们将继续负责任地开发该项目，遵守法律和道德规范。如果法律要求，我们可能会关闭该项目或添加水印。
用户应负责任地、合法地使用该软件。如果使用真人脸部，请征得其同意，并在在线分享时明确标明任何输出为深度伪造。我们对最终用户的行为不承担任何责任。

安装使用前的准备

N卡 CUDA 必须安装

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/

AMD显卡 AMD HIP SDK必须安装

下载地址

微软常用运行库合集 2024.08.14

运行库也可以安装：游戏软件运行库合集（2024.10.01）统一游戏增强运行库

Deep Live Cam 安装版

如果你的Windows机器上安装了Nvidia的显卡，可以直接下载，下载后可以直接使用。

只需下载、解压并运行。这个版本以自解压归档形式提供，省去了复杂的安装步骤。

主要特点

轻松设置：告别繁琐的安装步骤，只需下载、解压缩，立即运行。
性能优化：在兼容的 NVIDIA GPU 上体验流畅的实时效果。
用户友好界面：直观的设计，让无论技术水平高低的用户都能轻松使用。

系统要求

NVIDIA GPU：需 6GB 以上显存（建议使用较新型号以获得最佳性能）。
CUDA Toolkit 11.8。
操作系统：Windows 10 或 Windows 11。
内存：建议 16GB。
注意：该版本功能与 GitHub 上的版本相同，但为用户提供了更简化的使用体验。

下载 Deep Live Cam 整合包

下载打包好的，N卡和A卡的整合包我都做了，如果你的显卡显存低于8G 就不要下载了！

https://pan.quark.cn/s/bad0d6cd6f0d

下载安装整合包

下面是安装整合包，支持CPU安装和GPU安装。

文件包大小 6.46G 包中已经包括python及依赖包、ffmpeg、vsc环境安装脚本

https://pan.baidu.com/s/1OzvIzV80rDMZALzUGazHpA?pwd=iaim

根据想要CPU运行还是GPU运行双击对应的.bat启动文件即可。

运行之后弹出应用界面，左侧选择想要模仿的脸的图片，右侧选择想要转换的图片，点击start（转换图片），或者不上传右侧的图片，直接点击live，视频实时换脸。

Deep Live Cam 手动安装

手动安装 Deep-Live-Cam 使用CPU可能运行会有一些缓慢，建议使用GPU版本。

安装Deep-Live-Cam相对简单，但需要一定的计算机环境配置，包括Python 3.10、pip、git、ffmpeg等。用户可以通过克隆GitHub仓库、下载并放置模型文件、安装依赖项等步骤来完成安装。软件支持多种执行提供商，包括CPU、CUDA（Nvidia GPU）、CoreML（Apple Silicon）、DirectML（Windows）和OpenVINO（Intel），用户可以根据自身硬件条件选择合适的执行方案。

前置要求

visual studio 2022 runtimes (windows) 在Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2022选择自己需要的版本

https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist

此处直接下载64位版本安装包：https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe

Visual Studio 2022专业版安装教程

需要科学上网，如遇到下载pytorch缓慢/不能下载的问题，换个代理节点再试一次。

手动安装步骤

手动安装适合喜欢折腾的高手，小白用户建议直接使用打包好的

使用Git克隆Deep-Live-Cam项目

克隆 GitHub 仓库，这将把 Deep-Live-Cam 项目的代码下载到本地

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

cd Deep-Live-Cam

安装依赖

创建一个新的 Conda 环境deeplivecam，并指定 Python 版本为 3.10，以隔离项目的依赖

conda create -n deeplivecam python=3.10 -y

激活刚刚创建的 Conda 环境，以便在该环境中运行 Python 和安装依赖

conda activate deeplivecam

安装项目的依赖项，这些依赖项已列在 requirements.txt 文件中

pip install -r requirements.txt

下载模型

下载两个模型到项目根目录中的/models文件夹中，下载链接：

inswapper_128_fp16.onnx：https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/inswapper128fp16.onnx
注意：如果inswapper_128_fp16.onnx遇到问题，请使用此替代版本：https://github.com/facefusion/facefusion-assets/releases/download/models/inswapper_128_fp16.onnx
GFPGANv1.4：https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/GFPGANv1.4.pth
将这些文件放在“ models ”文件夹中。

GPU版本使用方法

使用GPU的步骤

卸载已经安装的 onnxruntime 和 onnxruntime-gpu，因为你需要指定一个特定版本

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu

安装指定版本的 onnxruntime-gpu，确保与项目的 CUDA 版本兼容

pip install onnxruntime-gpu==1.16.3

使用 CUDA 执行项目的主脚本 run.py，用 GPU 加速

python python run.py --execution-provider cuda

CPU版本使用方法

直接执行如下命令启动：

python run.py

使用场景

主播换脸
视频换脸保护隐私

Deep-Live-Cam 是一个实时换脸工具，采用深度学习技术，可以在视频通话或直播中将用户的面部替换为其他人物。其最大特点是简单易用，只需下载、解压缩并运行，无需复杂安装，极大方便了非技术用户。该工具针对 NVIDIA GPU 进行了优化，可以提供流畅的换脸效果。此外，开发团队还计划推出不依赖 GPU 的 CPU 版本，以便更多用户可以使用。

该工具适用于需要高效、实时生成换脸效果的场景，虽然在娱乐和创意领域有广泛应用，但同时也引发了对隐私和安全的担忧，因为它能够轻松生成逼真的假冒视频。

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