deep-live-cam

Deep-Live-Cam은 오픈소스 실시간 얼굴 교체 및 비디오 딥페이크 도구입니다. 단일 소스 얼굴 이미지가 주어지면 라이브 웹캠 피드나 사전 녹화된 이미지 및 비디오의 얼굴을 거의 즉시 교체할 수 있습니다. 이 프로젝트는 커스텀 캐릭터 애니메이션, 콘텐츠 제작 등 AI 생성 미디어 산업을 위해 설계되었습니다. README에는 윤리적 사용 면책 조항이 포함되어 있으며, 실제 인물의 얼굴을 사용할 때 동의를 얻고, 딥페이크 결과물을 공유할 때 명확히 라벨링하며, 관련 법률을 준수해야 한다고 명시합니다. 이 소프트웨어는 누드, 선정적 콘텐츠, 민감한 자료 등 부적절한 미디어 처리를 방지하는 내장 검사를 제공한다고 주장합니다. 개발자들은 법적으로 요구될 경우 워터마크를 추가하거나 프로젝트를 중단할 수 있다고 밝힙니다. 저장소에서 강조하는 주요 기능은 다음과 같습니다: - OBS와 같은 도구를 통해 스트리밍할 수 있는 미리보기가 포함된 라이브 웹캠 얼굴 교체. - 이미지 및 비디오 얼굴 교체, 결과는 대상 비디오 이름의 디렉터리에 저장됩니다. - 원래 입 움직임을 유지하는 입 마스크 옵션. - 여러 대상에 동시에 다른 얼굴을 적용하는 얼굴 매핑. - 한 프레임에 많은 얼굴 지원. - 스크립트 사용을 위한 -s/--source 인수를 통한 CLI 모드. 수동 설치에는 Python 3.11-3.14, pip, git, ffmpeg, Windows에서는 Visual Studio 2022 런타임이 필요합니다. 두 개의 모델 파일(gfpgan-1024.onnx 및 inswapper_128_fp16.onnx)을 Hugging Face에서 다운로드하여 models 폴더에 배치합니다. 프로젝트는 가상 환경 사용을 권장합니다. Windows, Linux, macOS에 대한 지침이 제공되며, Python 3.14와 tkinter 패키지를 사용하는 Apple Silicon용 특정 단계도 포함됩니다. 하드웨어 가속은 여러 실행 공급자를 지원합니다: - NVIDIA GPU용 CUDA: CUDA Toolkit 12.8 및 cuDNN, onnxruntime-gpu 사용. - Apple Silicon용 CoreML: 공식 onnxruntime 빌드 사용. - 구형 Apple 기기용 CoreML 레거시: onnxruntime-coreml 사용. - AMD GPU를 포함한 Windows 기기용 DirectML. - Intel 하드웨어용 OpenVINO: onnxruntime-openvino와 OpenVINO 간 특정 버전 조합 필요. 명령줄 인수에는 source, target, output, 프레임 프로세서 선택, keep-fps, keep-audio, many-faces, map-faces, mouth-mask, 비디오 인코더 및 품질 옵션, live mirror, live resizable, max memory, execution provider, execution threads, version이 포함됩니다. 이 프로젝트는 추가 기능, 최적화, 우선 지원을 제공하는 별도의 사전 빌드된 'Ultimate' 버전도 공식 웹사이트를 통해 홍보합니다. 저장소는 모델 및 라이브러리 코드를 제공한 insightface, 기반 작성자의 이전 프로젝트인 roop, 웹캠 지원, 다중 얼굴 처리, 플랫폼 최적화에 기여한 여러 기여자 등 여러 선행 오픈소스 프로젝트의 공로를 인정합니다. 또한 Ars Technica, CNN Brasil, Bloomberg Technoz, TrendMicro, PetaPixel 등의 언론 보도와 스트리머들의 반응도 나열합니다.