Deep-Live-Cam – 开源的 AI 实时换脸工具

Deep-Live-Cam是什么

Deep-Live-Cam 是开源的AI实时换脸工具,用户仅需一张图片即可在视频中实现实时人脸交换。支持 CPU、NVIDIA CUDA、Apple Silicon、Core ML 等多种硬件平台,确保视频处理的流畅性。Deep-Live-Cam 软件内置防滥用机制,遵守法律和伦理规范,提醒用户在使用时需获得被换脸者的同意。

Deep-Live-Cam

Deep-Live-Cam的主要功能

  • 实时换脸:用户可通过一张图片,在视频直播中实时替换人脸。
  • 一键操作:简单易用的界面,一键启动换脸过程。
  • 深度伪造视频生成:能生成逼真的换脸视频,难以区分真伪。
  • 多平台支持:兼容 CPU、NVIDIA CUDA、Apple Silicon、DirectML 等多种硬件,适应不同用户需求。
  • 内置防滥用机制:防止处理不当内容,如裸体或暴力等。

如何使用Deep-Live-Cam

  • 安装环境安装Python(推荐 3.10 版本)、pip、git、ffmpeg 及适用于 Windows 的 Visual Studio 2022 运行时。
  • 克隆仓库使用 git 克隆 Deep-Live-Cam 仓库到本地。
  • 下载模型下载所需的模型文件,如 GFPGANv1.4 和 inswapper_128_fp16.onnx,并将它们放置在项目的 “models” 文件夹中。
  • 安装依赖创建并激活虚拟环境(推荐),然后使用 pip 安装所需的依赖包。
  • 运行程序如果没有 GPU,可以使用 CPU 运行程序。首次运行时,程序会下载一些模型,需要一些时间。
  • 使用 GPU 加速根据硬件配置,安装相应的 CUDA Toolkit 或其他执行提供者的依赖,使用相应的命令行参数运行程序。
  • 选择输入运行程序后,选择一个包含所需人脸的图片和目标图片或视频。
  • 开始换脸点击 “Start” 按钮开始换脸过程。处理过程中,可以在指定的输出目录实时查看换脸效果。
  • Webcam 模式如果想使用摄像头进行实时换脸,按照程序界面的指示操作。
  • 命令行参数可以通过命令行参数调整程序的行为,例如选择源文件、目标文件、输出路径、帧处理器等。

Deep-Live-Cam的项目地址

Deep-Live-Cam的应用场景

  • 娱乐制作:用于制作娱乐视频,如模仿名人或虚构角色的表演。
  • 艺术创作:艺术家可以用Deep-Live-Cam 来创造独特的艺术作品或动画。
  • 教育和培训:在教学视频中替换讲师的面孔,适应不同的教学环境或语言。
  • 广告和营销:在广告中使用换脸技术,吸引观众的注意力或展示产品的不同使用场景。
© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...