本地实时换脸工具 Deep-Live-Cam一张照片替换摄像头和视频里的人脸【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 是一个免费开源的本地实时换脸工具给它一张人脸照片它就能把摄像头画面或视频文件里的人脸替换成照片里的人。所有计算都在你自己的电脑上完成不需要服务器、不上传素材。适合不想碰云端、只想快速出内容的创作者和视频爱好者。哪些需求适合用本地实时换脸解决视频通话或直播你在镜头前对方看到的是照片里的人。摄像头画面逐帧替换全程在本地完成延迟可控。视频文件换脸丢进一段电影或素材程序逐帧处理后输出成品文件音轨和帧率保留。多人脸玩梗群像视频里每个人可以同时被换成不同的脸几分钟出一段表情包视频。隐私敏感场景素材全程不出本机本地运行意味着你可以处理不方便上云的内容。项目内置内容过滤开关默认也会拒绝处理敏感素材后文会提到。从克隆到首跑三步完成本地实时换脸环境要求一行带过Python 3.113.14官方推荐 3.14、git系统里有 ffmpeg 更好。先拉取代码git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam再建虚拟环境装依赖避免污染系统 Pythonpython3 -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 用 venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt依赖清单在 requirements.txt 里onnxruntime 会按你的系统自动选版本macOS ARM 装 CoreML 版其他平台装 GPU 版。换脸效果由两个模型决定需要手动放进models/目录inswapper_128_fp16.onnx换脸核心和 GFPGAN 人脸增强模型下载地址写在 模型下载说明 里。下完用ls -lh models/确认两个文件都在且大小正常。激活虚拟环境后启动python run.py几秒后弹出图形界面左边选源人脸图片中间选目标摄像头、图片或视频底部是 Start 和 Live 两个按钮。选一张正脸照按 Live等 1030 秒——预览窗口里出现换好脸的摄像头实时画面说明你已经跑通了。注意第一次运行还会自动下载约 300MB 的人脸检测等辅助模型保持网络畅通。摄像头换脸与视频文件替换两条操作路径Live 模式摄像头画面实时变脸选一张表情中性、光线均匀的高质量正脸照作为源人脸界面上选对摄像头按 Live。预览窗出现后就可以直接用了。想中途换人重新选一张源图即可不用重启程序要对外推流时用 OBS 之类的工具截取这个预览窗口光线差时先调高摄像头亮度再开 Live替换会更稳Start 模式批量处理视频文件源人选好照片目标选视频文件点 Start处理完在 output 目录里得到一段人脸已替换的视频。界面里保留帧率和保留音轨两个开关键默认是开的别关。勾选人脸增强可以还原皮肤细节但会更耗时。长视频建议先剪出 10 秒片段试跑满意了再处理完整片。按显卡选执行后端--execution-provider 对照表程序通过--execution-provider参数选择计算后端取值定义在 modules/globals.py你的硬件启动参数备注NVIDIA 显卡python run.py --execution-provider cuda需先装 CUDA 12.8 和 cuDNN 8.9Apple Siliconpython run.py --execution-provider coreml依赖装好即可用AMD 显卡Windowspython run.py --execution-provider directml需另装 onnxruntime-directmlIntel 平台python run.py --execution-provider openvino需与 OpenVINO 版本配对普通 CPUpython run.py不加参数最慢但最稳拿不准就先不加参数用 CPU 跑通全流程确认功能没问题后再按这张表逐项升级到 GPU 加速。启动报错或画面卡帧先查这张表症状可能原因处理办法启动提示模型找不到或加载失败models/里缺文件或下载中断不完整ls -lh models/检查大小按 模型下载说明 重新下载两个文件选了 cuda 却回落到 CPU或报 CUDA 相关错误onnxruntime-gpu 找不到 CUDA/cuDNN 运行时库装好 CUDA Toolkit 12.8 和 cuDNN 8.9.7再重装 onnxruntime-gpumacOS 报 No module named _tkinter系统 Python 没带图形界面支持包执行brew install python-tk3.14版本号对齐你的 PythonLive 预览卡顿、FPS 掉到个位数在 CPU 上跑或画面里人脸太多、源图分辨率过高启用 GPU 后端见上表减少同时处理的人脸数量如果以上都没命中去项目仓库的 Issue 区搜索相同报错关键词通常已有现成答案。进阶解锁多人脸映射与内存上限想让画面里每个人用不同的脸命令行可以直接指定python run.py -t group.mp4 --many-faces --map-faces--many-faces处理画面里所有人脸--map-faces把每张源图指派给特定的人在界面里对应 Many Faces 和 Map Faces 两个开关选好人脸后用映射功能做指派。长视频处理时内存可能越涨越高用--max-memory 8把上限锁在 8GB。界面里的性能监控面板会实时显示帧率、处理耗时和硬件占用帮你判断该调哪个参数出正式版时可以用--video-quality调输出画质数值 051越小质量越高。使用规范使用他人面孔前先拿到本人明确同意分享成品时标注内容是深度伪造不用于欺诈、诽谤等非法用途不处理暴力和其他敏感素材这是个创作工具怎么用取决于你上面四条是底线。结语Deep-Live-Cam 是一个本地可跑的实时换脸工具摄像头实时换脸和视频批量换脸都靠它。卡住的话先去项目 Issue 区搜一下报错关键词多数问题都有现成答案。【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