deep-live-cam

Deep-Live-Camは、オープンソースのリアルタイム顔交換および動画ディープフェイクツールです。単一のソース顔画像を指定すると、ライブWebカメラ映像や録画済みの画像・動画内の顔をほぼ即座に置き換え、出力できます。 このプロジェクトは、カスタムキャラクターのアニメーション、コンテンツ制作など、AI生成メディア業界向けに設計されています。READMEには倫理的使用に関する免責事項が含まれており、実在の人物の顔を使用する際は同意を得ること、ディープフェイク出力を共有する際は明確にラベル付けすること、適用法を遵守することをユーザーに求めています。本ソフトウェアは、ヌード、グロテスクなコンテンツ、機微な素材など不適切なメディアの処理を防ぐ組み込みチェックを備えていると主張しています。開発者は、法的に要求された場合にはウォーターマークを追加したり、プロジェクトを終了する可能性があると述べています。 リポジトリで強調されている主な機能は次のとおりです。 - OBSなどのツールを通じてストリーミング可能なプレビュー付きのライブWebカメラ顔交換。 - 画像および動画の顔交換。結果は対象動画の名前を付けたディレクトリに保存されます。 - 元の口の動きを保持する口マスクオプション。 - 複数の被写体に同時に異なる顔を適用する顔マッピング。 - 1フレーム内の多数の顔のサポート。 - スクリプト利用向けの -s/--source 引数によるCLIモード。 手動インストールには、Python 3.11～3.14、pip、git、ffmpeg、およびWindowsではVisual Studio 2022ランタイムが必要です。2つのモデルファイル、gfpgan-1024.onnx と inswapper_128_fp16.onnx をHugging Faceからダウンロードし、modelsフォルダに配置します。プロジェクトは仮想環境の使用を推奨しています。Windows、Linux、macOS向けの手順が提供されており、Apple Silicon向けにはPython 3.14とtkinterパッケージを使った具体的な手順も含まれます。 ハードウェアアクセラレーションは複数の実行プロバイダをサポートします。 - NVIDIA GPU向けのCUDA。CUDA Toolkit 12.8とcuDNN、onnxruntime-gpuを使用。 - Apple Silicon向けのCoreML。公式のonnxruntimeビルドを使用。 - 古いAppleデバイス向けのCoreML legacy。onnxruntime-coreml経由。 - AMD GPUを含むWindowsデバイス向けのDirectML。 - Intelハードウェア向けのOpenVINO。onnxruntime-openvinoとOpenVINOの特定のバージョン組み合わせが必要。 コマンドライン引数には、source、target、output、フレームプロセッサ選択、keep-fps、keep-audio、many-faces、map-faces、mouth-mask、動画エンコーダと品質オプション、live mirror、live resizable、max memory、execution provider、execution threads、versionが含まれます。また、追加機能、最適化、優先サポートを備えた別のプレビルド版「Ultimate」を公式サイトで提供していることを宣伝しています。 リポジトリは、モデルとライブラリコードのinsightface、ベース作者の以前のプロジェクトであるroop、Webカメラサポート、複数顔処理、プラットフォーム最適化に関する各種貢献者など、複数の先行オープンソースプロジェクトの功績を挙げています。また、Ars Technica、CNN Brasil、Bloomberg Technoz、TrendMicro、PetaPixelなどのメディアによる報道や、ストリーマーからの反応も掲載しています。