AI 时代最引人关注或者说最具有争议的技术是什么？我想应该就是AI 换脸技术，但是毋庸置疑这种技术正以前所未有的速度渗透到我们的生活中，引起了广泛的关注和讨论。

今天我们分享的开源项目，它是一款实时视频换脸软件，可以让你在视频或者直播中进行换脸操作，它就是： Deep-Live-Cam

Deep-Live-Cam 是什么

Deep-Live-Cam 是一个创新的 AI 应用，它利用深度学习算法，通过单张照片实现视频中的人脸实时替换。这项技术的应用范围广泛，从娱乐到教育，从艺术创作到商业广告，都有着巨大的潜力。 Deep-Live-Cam 现在在 GitHub 上完全开源，在CPU上运行，可以使用 NVIDIA CUDA、Apple Silicon（CoreML）、DirectML（Windows）、OpenVINO（Intel） 进行GPU加速。

Deep-Live-Cam ，在发布后短短的一周时间内，增长超过2万star，可见大家对于它的关注。我们先来看一下效果，可以看到效果非常不错。

同时该软件的开发人员意识到其可能存在不道德的应用，并致力于采取预防措施。它有一个内置检查，可以防止程序用于一些你懂的视频。

技术原理

Deep-Live-Cam 背后的技术原理涉及到面部识别、特征提取和面部融合等多个步骤。它通过深度学习模型，如 GFPGANv1.4 和 inswapper_128_fp16.onnx，精确识别源图像和目标视频中的人脸特征，然后进行像素级的融合，生成逼真的换脸效果。

• GFPGANv1.4：GFPGAN 是一个腾讯开源的用来恢复照片中人脸的开源项目，目前在github上以及超过了35K star，它利用预训练人脸 GAN（例如StyleGAN2）中封装的丰富多样的先验来进行盲人脸修复。
• inswapper_128_fp16.onnx：inswapper提供支持的一键式换脸和修复。

Deep-Live-Cam 通过将多个技术融合，是得换脸能力可以落地到实时视频场景。

安装 Deep-Live-Cam

基本使用可以通过CPU运行，但速度也会非常慢。您可以按照基本安装的说明进行操作

1.运行需要

• python（推荐 3.10）
• pip
• git
• ffmpeg
• visual studio 2022 运行时 (windows)

2.克隆仓库

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

3.下载模型

1. GFPGANv1.4
2. inswapper_128_fp16.onnx

然后将这两个文件放在 “models” 文件夹中

4.安装依赖项

我们强烈建议使用 venv 以避免出现问题。

pip install -r requirements.txt

对于 MAC OS，您必须安装或升级 python-tk 包：

brew install python-tk@3.10

完成！如果您没有任何 GPU，您应该能够使用 python run.py 命令运行 roop。请记住，首次运行该程序时，它将下载一些模型，这可能需要一些时间，具体取决于您的网络连接。

使用 Deep-Live-Cam

执行 python run.py 命令将启动此窗口：

选择一张脸（包含所需脸部的图像）和目标图像/视频（您想要替换脸部的图像/视频），然后单击Start。打开文件资源管理器并导航到您选择输出的目录。您将找到一个名为的目录<video_title>，您可以在其中看到实时交换的帧。处理完成后，它将创建输出文件。就是这样。

只需使用您最喜欢的屏幕截图即可像 OBS 一样进行流式传输

总结

AI的发展速度确实远远超出了人们的想象，很多科幻的内容正逐渐走进生活，但是这也带来了许多的危险和挑战，像AI换脸这类技术就属于典型的双刃剑，再带来巨大益处的同时也潜藏着风险。个人觉得还是技术本无好坏，还是看人如何去使用它。

项目信息

项目名称：Deep-Live-Cam
GitHub链接：https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Star数：39.3K