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一张照片 3 分钟跑通实时换脸Deep-Live-Cam 上手指南【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打开终端丢进去一张源脸照片和一段视频画面里所有人脸会被实时换掉产物是一个新视频文件整段素材只用你给的那张照片。没有独显的普通电脑也能出摄像头实时预览。动手前的 30 秒自检上手之前先把下面这些硬性门槛过一遍缺任何一条都跑不起来项目硬性要求系统Windows 10 / macOS 11 / 主流 LinuxPython3.11 至 3.14FFmpeg已安装且加入 PATH内存8GB 以上磁盘10GB 左右空闲依赖 约 300MB 模型想让帧率更稳上 8 核 CPU、16GB 内存或 RTX 3060 级别的独显即可1080P 就很从容。跑通第一版从克隆到第一次换出画面把仓库拉下来顺手建好隔离环境免得这个项目的依赖污染系统 Pythongit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam python -m venv venv source venv/bin/activate提示符前出现 (venv) 就对了Windows 上激活命令换成venv\Scripts\activate。依赖全部写在 requirements.txt 里一条命令装齐 OpenCV、ONNX Runtime、人脸分析库pip install -r requirements.txt此时终端执行pip show onnxruntime能打印出版本号。首次运行还会自动下载约 300MB 的换脸与增强模型留意下载进度也可以提前把 inswapper_128_fp16.onnx 和 GFPGANv1.4 放进 models/ 目录。启动图形界面python run.py窗口里选源脸照片、选目标视频点 Start。结果保存在以目标文件命名的文件夹里打开输出文件能看到换好的脸即成功。python run.py -s face.jpg -t clip.mp4习惯命令行可以跳过窗口直接这样跑进度走完后输出目录里出现新视频说明整条实时换脸链路已经通了。按需取参数参数按意图分组用到哪组翻哪组。要画质想要脸更清晰就给--frame-processor追加face_enhancer例如--frame-processor face_swapper face_enhancer更激进的 gpen256、gpen512 也可以选。想要保留原始口型加--mouth-mask嘴部会被遮罩换上的脸跟着原口型动说话头类视频上效果最明显多人多脸参数作用常用值--many-faces处理画面里每一张脸默认只换 1 张--map-faces不同主体映射到不同源脸配合--many-faces要提速参数作用常用值--execution-provider加速后端cuda / coreml / cpu--execution-threadsCPU 执行线程数核数的一半--max-memory内存上限GB8改输出参数作用常用值--video-encoder输出编码器libx264 默认 / libx265 更省体积--video-quality质量 0–51越小越清晰18--keep-fps、--keep-audio保留原始帧率与音轨默认即保留音轨实时模式参数作用--live-mirrorLive 窗口镜像成前置摄像头视角想查全量参数看参数解析逻辑各增强处理器的实现都在帧处理管线里。配置与取舍按硬件对号入座直接抄对应那一行档位抄这组参数先求什么纯 CPU--execution-provider cpu --execution-threads 8 --max-memory 8跑得动不卡片段控制在 1 分钟内720P 足够中端卡RTX 3060 级--execution-provider cuda其余默认1080P 舒适区高端卡RTX 4090 级再加--frame-processor face_swapper face_enhancer先上高分辨率再叠增强Apple 芯片--execution-provider coreml官方轮子已带 CoreML无需额外安装前两档先求跑得动后两档再求更高分辨率 更多增强帧率卡住了就先降分辨率、再减增强别动换脸主体。报错对照最可能撞上的三个一启动就提示找不到 FFmpeg 并直接退出。 FFmpeg 没装或它的 bin 目录不在 PATH 里。 装好 FFmpeg 并把 bin 加入 PATH重开终端用ffmpeg -version确认能打印信息。加了--execution-provider cuda却报 cuDNN / cuBLAS 找不到退回 CPU。 CUDA 运行时缺失或版本不配套验证过的组合是 CUDA 12.8 cuDNN 8.9.7。 按该组合安装两者把 cuDNN 的 bin 目录加进 PATH 后重启程序。处理长视频到一半卡死内存持续飙高。 帧和中间结果一直驻留在内存里。 启动时加--max-memory 8或更小的值仍顶不住就先降分辨率。参数都抄到手了现在就去给视频换脸或者点开 Live 开播。【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 一张照片 3 分钟跑通实时换脸：Deep-Live-Cam 上手指南
一张照片 3 分钟跑通实时换脸Deep-Live-Cam 上手指南【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打开终端丢进去一张源脸照片和一段视频画面里所有人脸会被实时换掉产物是一个新视频文件整段素材只用你给的那张照片。没有独显的普通电脑也能出摄像头实时预览。动手前的 30 秒自检上手之前先把下面这些硬性门槛过一遍缺任何一条都跑不起来项目硬性要求系统Windows 10 / macOS 11 / 主流 LinuxPython3.11 至 3.14FFmpeg已安装且加入 PATH内存8GB 以上磁盘10GB 左右空闲依赖 约 300MB 模型想让帧率更稳上 8 核 CPU、16GB 内存或 RTX 3060 级别的独显即可1080P 就很从容。跑通第一版从克隆到第一次换出画面把仓库拉下来顺手建好隔离环境免得这个项目的依赖污染系统 Pythongit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam python -m venv venv source venv/bin/activate提示符前出现 (venv) 就对了Windows 上激活命令换成venv\Scripts\activate。依赖全部写在 requirements.txt 里一条命令装齐 OpenCV、ONNX Runtime、人脸分析库pip install -r requirements.txt此时终端执行pip show onnxruntime能打印出版本号。首次运行还会自动下载约 300MB 的换脸与增强模型留意下载进度也可以提前把 inswapper_128_fp16.onnx 和 GFPGANv1.4 放进 models/ 目录。启动图形界面python run.py窗口里选源脸照片、选目标视频点 Start。结果保存在以目标文件命名的文件夹里打开输出文件能看到换好的脸即成功。python run.py -s face.jpg -t clip.mp4习惯命令行可以跳过窗口直接这样跑进度走完后输出目录里出现新视频说明整条实时换脸链路已经通了。按需取参数参数按意图分组用到哪组翻哪组。要画质想要脸更清晰就给--frame-processor追加face_enhancer例如--frame-processor face_swapper face_enhancer更激进的 gpen256、gpen512 也可以选。想要保留原始口型加--mouth-mask嘴部会被遮罩换上的脸跟着原口型动说话头类视频上效果最明显多人多脸参数作用常用值--many-faces处理画面里每一张脸默认只换 1 张--map-faces不同主体映射到不同源脸配合--many-faces要提速参数作用常用值--execution-provider加速后端cuda / coreml / cpu--execution-threadsCPU 执行线程数核数的一半--max-memory内存上限GB8改输出参数作用常用值--video-encoder输出编码器libx264 默认 / libx265 更省体积--video-quality质量 0–51越小越清晰18--keep-fps、--keep-audio保留原始帧率与音轨默认即保留音轨实时模式参数作用--live-mirrorLive 窗口镜像成前置摄像头视角想查全量参数看参数解析逻辑各增强处理器的实现都在帧处理管线里。配置与取舍按硬件对号入座直接抄对应那一行档位抄这组参数先求什么纯 CPU--execution-provider cpu --execution-threads 8 --max-memory 8跑得动不卡片段控制在 1 分钟内720P 足够中端卡RTX 3060 级--execution-provider cuda其余默认1080P 舒适区高端卡RTX 4090 级再加--frame-processor face_swapper face_enhancer先上高分辨率再叠增强Apple 芯片--execution-provider coreml官方轮子已带 CoreML无需额外安装前两档先求跑得动后两档再求更高分辨率 更多增强帧率卡住了就先降分辨率、再减增强别动换脸主体。报错对照最可能撞上的三个一启动就提示找不到 FFmpeg 并直接退出。 FFmpeg 没装或它的 bin 目录不在 PATH 里。 装好 FFmpeg 并把 bin 加入 PATH重开终端用ffmpeg -version确认能打印信息。加了--execution-provider cuda却报 cuDNN / cuBLAS 找不到退回 CPU。 CUDA 运行时缺失或版本不配套验证过的组合是 CUDA 12.8 cuDNN 8.9.7。 按该组合安装两者把 cuDNN 的 bin 目录加进 PATH 后重启程序。处理长视频到一半卡死内存持续飙高。 帧和中间结果一直驻留在内存里。 启动时加--max-memory 8或更小的值仍顶不住就先降分辨率。参数都抄到手了现在就去给视频换脸或者点开 Live 开播。【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