Deep Live Cam 效果最好的视频直播换脸神器！【Win+Mac版】

a7876707

ceshiceshi

bad999

感谢楼主分享

gsb502

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每吧mb

好东西，当然要下载支持

wang79739

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if0_37411146

CHESHIYIXIA Tele

letou

积分不够啊

icantbreathe

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w358436697

最近 Deep Live Cam这款实时AI换脸神器，在GitHub上火爆得一塌糊涂！现在就跟着我一起来看看，这个技术怎么让我们的视频制作和创意表达变得无限可能！

功能简介
Deep Live Cam，使用尖端的AI技术，实现实时人脸替换的神器，堪称是Deepfake技术的杀手锏。只要一张图片，就能轻松换脸，让我们的视频制作和动画创作变得无限可能！

效果特性
秒换脸：只需一张图片秒变视频主角，实时预览，效果一级棒
一键Deepfake：简单操作，一键生成你的专属Deepfake视频
技术剖析
Deep Live Cam背后的AI算法，就像开了挂一样，能精准识别和替换人脸。你只需要上传源图像，选个目标，一点开始，剩下的就交给它自动完成，换脸就是这么轻松！

下载安装
【A】方案：适用于有N卡GPU的小伙伴，无需手动配置，下载一键安装包，解压后即可使用！

Windows 版：

1、Github 下载 【点击前往】

2、网盘下载【点击下载】

Mac版：

一键安装包【点击下载】提取码：jbdr

注意：只支持Mac M1/2/3系列芯片的设备。下载解压后，右键点击run.command，选择在终端运行即可使用。



【B】方案：适合几乎任何电脑，通过CPU解码，速度稍慢点，下面是手动安装步骤

1. 设置你的平台

Python（推荐 3.10）
pip
git
ffmpeg
Visual Studio 2022 运行时 (Windows)


2. 克隆存储库

https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
3. 下载模型

GFPGANv1.4
inswapper_128_fp16.onnx（注意：如果遇到问题，请使用此替代版本）
将这些文件放在“ models ”文件夹中。

4.安装依赖项

我们强烈建议使用venv以避免问题。

pip install -r requirements.txt
对于 macOS：安装或升级python-tk包：

brew install python-tk@3.10
运行：如果您没有 GPU，您可以使用 运行 Deep-Live-Cam python run.py。请注意，初始执行将下载模型（~300MB）。

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最近 Deep Live Cam这款实时AI换脸神器，在GitHub上火爆得一塌糊涂！现在就跟着我一起来看看，这个技术怎么让我们的视频制作和创意表达变得无限可能！

功能简介
Deep Live Cam，使用尖端的AI技术，实现实时人脸替换的神器，堪称是Deepfake技术的杀手锏。只要一张图片，就能轻松换脸，让我们的视频制作和动画创作变得无限可能！

效果特性
秒换脸：只需一张图片秒变视频主角，实时预览，效果一级棒
一键Deepfake：简单操作，一键生成你的专属Deepfake视频
技术剖析
Deep Live Cam背后的AI算法，就像开了挂一样，能精准识别和替换人脸。你只需要上传源图像，选个目标，一点开始，剩下的就交给它自动完成，换脸就是这么轻松！

下载安装
【A】方案：适用于有N卡GPU的小伙伴，无需手动配置，下载一键安装包，解压后即可使用！

Windows 版：

1、Github 下载 【点击前往】

2、网盘下载【点击下载】

Mac版：

一键安装包【点击下载】提取码：jbdr

注意：只支持Mac M1/2/3系列芯片的设备。下载解压后，右键点击run.command，选择在终端运行即可使用。



【B】方案：适合几乎任何电脑，通过CPU解码，速度稍慢点，下面是手动安装步骤

1. 设置你的平台

Python（推荐 3.10）
pip
git
ffmpeg
Visual Studio 2022 运行时 (Windows)


2. 克隆存储库

https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
3. 下载模型

GFPGANv1.4
inswapper_128_fp16.onnx（注意：如果遇到问题，请使用此替代版本）
将这些文件放在“ models ”文件夹中。

4.安装依赖项

我们强烈建议使用venv以避免问题。

pip install -r requirements.txt
对于 macOS：安装或升级python-tk包：

brew install python-tk@3.10
运行：如果您没有 GPU，您可以使用 运行 Deep-Live-Cam python run.py。请注意，初始执行将下载模型（~300MB）。