Deep-Live-Cam实时AI换脸:从入门到实战
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@小白创作中心
Deep-Live-Cam实时AI换脸:从入门到实战
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/watson2017/article/details/141171917
AI换脸技术近年来发展迅速,在影视制作、虚拟主播等领域展现出广阔的应用前景。Deep-Live-Cam作为一个基于AI技术的实时人脸替换和动画工具,能够实时地将一个选定的人脸替换到目标视频或图片中,支持多种平台和执行环境。本文将详细介绍Deep-Live-Cam的安装步骤和使用方法,帮助读者快速上手这一实用工具。
项目简介
Deep-Live-Cam 是一个基于AI技术的实时人脸替换和动画工具,该项目结合了深度学习算法,能够实时地将一个选定的人脸替换到目标视频或图片中,支持多种平台和执行环境。
安装步骤
环境准备
安装Python 3.10(推荐)、pip、git、ffmpeg,以及Windows用户需要Visual Studio 2022的运行时环境。
克隆仓库
git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
下载模型
- GFPGANv1.4
- inswapper_128_fp16.onnx
将所需的模型文件下载并放置在项目的“models”文件夹中。
安装依赖
建议使用虚拟环境(如venv)来避免依赖冲突,并执行依赖安装命令。
conda create -n cam python=3.10
conda activate cam
pip install -r requirements.txt
如果没有GPU,也可以直接在CPU上运行程序,但处理速度会非常慢。
GPU加速
- CUDA(Nvidia)
安装CUDA Toolkit 11.8
安装依赖:
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu pip install onnxruntime-gpu==1.16.3
使用方法:
python run.py --execution-provider cuda
- CoreML(Apple Silicon)
安装依赖:
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon pip install onnxruntime-silicon==1.13.1
使用方法:
python run.py --execution-provider coreml
- CoreML(Apple Legacy)
安装依赖:
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml pip install onnxruntime-coreml==1.13.1
使用方法:
python run.py --execution-provider coreml
- DirectML(Windows)
安装依赖:
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml pip install onnxruntime-directml==1.15.1
使用方法:
python run.py --execution-provider directml
- OpenVINO™(Intel)
安装依赖:
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino pip install onnxruntime-openvino==1.15.0
使用方法:
python run.py --execution-provider openvino
使用教程
执行python run.py
命令将启动此窗口:
1. 基本使用
- 选择一个人脸(具有所需人脸的图像)和目标图像/视频(要替换人脸的图像/视频)
- 单击Start开始处理。处理完成后,输出文件会保存在指定的输出目录中。
2. 实时摄像头模式
- 启动程序后,按照界面上的指示选择面部图片,然后点击“live”按钮。
- 等待几秒后(通常需要10到30秒),预览将显示出来。
- 可以使用喜欢的屏幕录制软件(如OBS)来捕获并流传视频。
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