这个项目能做什么

Deep-Live-Cam 是一款开源实时换脸与视频深度伪造工具。只需提供一张源人脸图像，它就能替换实时摄像头画面或预先录制的图像和视频中的人脸，输出几乎即时可用。 该项目面向 AI 生成媒体行业，包括自定义角色动画、内容创作及类似创意工作。README 中包含道德使用免责声明，指出用户在使用真人面孔时应获得同意，在分享深度伪造输出时应清晰标注，并遵守适用法律。该软件声称内置检查功能，可防止处理裸露、血腥内容或敏感材料等不当媒体。开发者表示，如法律要求，他们可能会添加水印或关闭项目。 仓库中重点介绍的主要功能包括： - 实时摄像头换脸，预览可通过 OBS 等工具进行流式传输。 - 图像和视频换脸，结果保存到以目标视频命名的目录中。 - 嘴部遮罩选项，用于保留原始嘴部动作。 - 人脸映射，可同时将不同人脸应用于多个对象。 - 支持单帧中的多张人脸。 - 通过 -s/--source 参数提供 CLI 模式，用于脚本化使用。 手动安装需要 Python 3.11-3.14、pip、git、ffmpeg，在 Windows 上还需要 Visual Studio 2022 运行时。两个模型文件从 Hugging Face 下载并放入 models 文件夹：gfpgan-1024.onnx 和 inswapper_128_fp16.onnx。项目建议使用虚拟环境。提供了 Windows、Linux 和 macOS 的说明，包括使用 Python 3.14 和 tkinter 包在 Apple Silicon 上的具体步骤。 硬件加速支持多种执行提供程序： - 用于 NVIDIA GPU 的 CUDA，使用 CUDA Toolkit 12.8 和 cuDNN，配合 onnxruntime-gpu。 - 用于 Apple Silicon 的 CoreML，使用官方 onnxruntime 构建。 - 用于较旧 Apple 设备的 CoreML legacy，通过 onnxruntime-coreml。 - 用于 Windows 设备（包括 AMD GPU）的 DirectML。 - 用于 Intel 硬件的 OpenVINO，需在 onnxruntime-openvino 和 OpenVINO 之间进行特定版本配对。 命令行参数包括 source、target、output、帧处理器选择、keep-fps、keep-audio、many-faces、map-faces、mouth-mask、视频编码器和质量选项、live mirror、live resizable、max memory、execution provider、execution threads 和 version。该项目还推广一个单独的预构建“Ultimate”版本，具有附加功能、优化和优先支持，可通过其官方网站获取。 该仓库致谢了多个先前的开源项目，包括为模型和库代码提供支持的 insightface、作为基础作者早期项目的 roop，以及为摄像头支持、多脸处理和平台优化做出贡献的各类贡献者。它还列出了来自 Ars Technica、CNN Brasil、Bloomberg Technoz、TrendMicro 和 PetaPixel 等媒体的报道，以及主播们的反应。