最近在看github时，发现首页在大力推Deep-Live-Cam这个项目，打开一看是一款开源的AI实时换脸工具，已经有35K的星标量！

今天，将和大家从以下是个维度详细分析下这款开源AI项目：

• 1、Deep-Live-Cam开源地址
• 2、什么是Deep-Live-Cam？
• 3、Deep-Live-Cam都有哪些功能？
• 4、如何使用Deep-Live-Cam？
• 5、Deep-Live-Cam应用场景有哪些？

1、Deep-Live-Cam开源地址？

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

github打不开的参考我之前的文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/soH-v41AYkvaG0PkFUwhIQ

2、什么是Deep-Live-Cam？

Deep-Live-Cam是一款开源的AI实时换脸工具，只需一张图片，即可在视频中实现令人惊叹的实时人脸交换。

无论你使用的是CPU、NVIDIA CUDA、Apple Silicon还是Core ML等硬件平台，Deep-Live-Cam都能确保视频处理的流畅性。并且Deep-Live-Cam内置了防滥用机制，严格遵守法律和伦理规范，提醒用户在使用时务必获得被换脸者的同意。

3、Deep-Live-Cam都有哪些炫酷功能？

• 实时换脸：只需一张照片，就能在视频直播中瞬间替换人脸。
• 一键操作：简单易用的界面，让你一键启动换脸过程，轻松上手。
• 深度伪造视频生成：生成逼真的换脸视频，真假难辨。
• 多平台支持：兼容CPU、NVIDIA CUDA、Apple Silicon、DirectML等多种硬件，满足不同用户需求。
• 内置防滥用机制：防止处理不当内容，如裸体或暴力等，确保安全使用。

4、如何使用Deep-Live-Cam？

4.1、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运行时版本。

提示，不知道如何安装的去我AI工具问gpt：
https://ai.quanyouhulian.com/#/chat/1002

4.2、克隆代码仓库到本地

使用git克隆Deep-Live-Cam仓库到本地。

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

4.3、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。

pip install -r requirements.txt

4.4、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，可能需要一些时间，具体取决于你的网络情况！

python run.py

4.5、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。

安装CUDA 工具包 11.8，并安装相关依赖

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.16.3

不同gpu的型号安装命令不同，具体的参考READ.ME文件

4.6、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。

4.7、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。

4.8、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。

4.9、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。

options:
  -h, --help                                               show this help message and exit
  -s SOURCE_PATH, --source SOURCE_PATH                     select an source image
  -t TARGET_PATH, --target TARGET_PATH                     select an target image or video
  -o OUTPUT_PATH, --output OUTPUT_PATH                     select output file or directory
  --frame-processor FRAME_PROCESSOR [FRAME_PROCESSOR ...]  frame processors (choices: face_swapper, face_enhancer, ...)
  --keep-fps                                               keep original fps
  --keep-audio                                             keep original audio
  --keep-frames                                            keep temporary frames
  --many-faces                                             process every face
  --video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9}             adjust output video encoder
  --video-quality [0-51]                                   adjust output video quality
  --max-memory MAX_MEMORY                                  maximum amount of RAM in GB
  --execution-provider {cpu} [{cpu} ...]                   available execution provider (choices: cpu, ...)
  --execution-threads EXECUTION_THREADS                    number of execution threads
  -v, --version                                            show program's version number and exit

5、Deep-Live-Cam的应用场景

• 娱乐制作：模仿名人或虚构角色的表演，带来无尽的欢乐。
• 艺术创作：艺术家可以用Deep-Live-Cam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，展示产品的多种使用场景。

总结

Deep-Live-Cam是一款完全开源的应用，可以帮助快速发展的人工智能生成媒体行业。它可以帮助大家完成一些特定任务，如制作自定义角色的动画或将角色用作服装模特等。立即下载Deep-Live-Cam，开启你的创意之旅吧！