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Deep-Live-Cam 完整教程：10分钟装好免费实时AI换脸工具，3次点击出效果

【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam

视频通话里，想用一张照片实时替换摄像头画面中的人脸，还能直接推流开播？Deep-Live-Cam 是一款免费开源的实时 AI 换脸工具，只需一张照片，就能把视频或摄像头里的人脸换成你指定的人。不用写代码，安装 10 分钟，点 3 次按钮就能看到效果。

先说结论

• 换脸核心模型约300MB，首次启动自动下载，不用手动找文件
• NVIDIA 显卡上摄像头实时换脸可跑到30fps左右；纯 CPU 也能跑，能预览但帧率有限
• 支持Windows、macOS（M1-M5）、Linux，Python 3.11-3.14（官方推荐 3.14）
• 换脸只需3 次点击：Select a face → Select a target → Live
• 内置敏感内容过滤器，涉黄、血腥等素材会被直接拒绝，不可关闭

一分钟认识它

Deep-Live-Cam 只干一件事：把照片 A 的脸，实时贴到画面 B 的人脸上。关键词是"实时"——画面边播边换，不用导出再重剪。

Deep-Live-Cam 实时AI换脸效果演示：一张照片替换视频中人

三个核心能力，每个一句话：

• 摄像头换脸：把摄像头里的人脸换成照片里的人，配合 OBS 就能进视频会议或开播
• 视频换脸：选一个本地视频逐帧替换，输出一条新视频，原音轨默认保留
• 多人脸映射：开启 Many faces 后画面里每张脸都会换；再开 Map faces，还能给不同人分配不同的脸

安装步骤：从空文件夹到跑起来

硬件与软件要求

另外确认git、pip可用。Windows 用户需装 Visual Studio 2022 运行库；视频模式依赖ffmpeg，缺失会报错（排障一节有自查方法）。

3 条命令装完

# 1. 克隆项目源码 git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam

# 2. 创建虚拟环境并安装全部依赖（OpenCV、ONNX Runtime 等） python -m venv venv # Windows 激活：venv\Scripts\activate # macOS / Linux 激活：source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

# 3. 启动图形界面，首次运行自动下载约300MB模型 python run.py

macOS 用户注意：先brew install python@3.14和brew install python-tk@3.14（界面依赖 tkinter），装依赖时若之前装过onnxruntime-silicon，先卸载它再装。

不想折腾显卡驱动的话，直接不加参数启动即可，功能完全一样，只是慢一些。

按硬件选执行加速

同一个启动命令，加参数--execution-provider（人话：决定模型走哪块硬件算，直接决定速度）：

第一次换脸：3 次点击启动 Live

启动后是一个深色窗口：两个选择按钮、一排开关、四个功能按钮。

Live 摄像头模式（最短路径）：

1. 点Select a face，选一张清晰正脸照片（512×512 以上，光照均匀、无遮挡）
2. 点Select a target，选你的摄像头
3. 点Live，等10-30 秒预览窗口出现，换脸完成

想中途停止，点Destroy。

视频处理模式：同样先选源人脸，然后Select a target选一个视频文件，点Start。结果会保存在一个以目标视频命名的目录里。点Preview可以先抽几帧看效果，不跑完整视频。

调参出效果：4 个关键开关

所有控件定义在 modules/ui.py。先记住这张表：

保留原口型：Mouth Mask

直播时最违和的往往是嘴：换掉的脸不会跟着你的话动。勾选Mouth Mask，把滑块拉到30-100，程序会用换脸前的原始嘴部像素覆盖回去，口型就和你的说话完全一致了。

平衡速度与画质

Face Enhancer每帧多跑一次推理，帧率会掉，但面部细节明显更真实。使用前需要先在models/目录放置增强模型，下载地址写在 models/instructions.txt。换脸核心算法在 modules/processors/frame/face_swapper.py，人脸检测在 modules/face_analyser.py，想改逻辑从这里入手。

高阶玩法：3 个最值得试的场景

场景一：直播实时换脸

Live 预览窗口本身就是素材。打开 OBS，把它作为"窗口捕获"源加入场景，即可推流。注意把捕获窗口调成合适尺寸，避免二次缩放发虚。

场景二：电影角色替换

选一部 1080p 以内的视频，开启 Face Enhancer 提升面部细节，点Start。处理速度取决于帧数和显卡，期间可在任务管理器观察 GPU 占用：

场景三：多人脸映射

开启Many faces后，画面里每张脸都会被换；再配合Map faces，可以给不同人分配不同的脸，一次搞定群像画面。

排障：4 个高频问题自查

问题 1：Live 画面全黑或找不到摄像头

• 症状：点了 Live 没反应，或预览一片黑
• 原因：选错摄像头，或系统权限没给
• 解决：重新点Select a target切换摄像头；macOS 到"系统设置 → 隐私与安全性 → 相机"给终端授权

问题 2：帧率上不去，画面卡顿

• 症状：Live 模式低于15fps
• 原因：默认 CPU 推理、开了 Face Enhancer、或视频分辨率过高
• 解决：NVIDIA 用户改python run.py --execution-provider cuda；先关 Face Enhancer；把目标降到 720p

问题 3：启动报 ModuleNotFoundError 或模型加载失败

• 症状：找不到模块，或提示找不到 inswapper 模型
• 原因：没激活虚拟环境、Python 版本不在 3.11-3.14、或首次下载被中断
• 解决：执行pip install --upgrade -r requirements.txt重装依赖；确认models/里有inswapper_128_fp16.onnx，没有就重新运行让它自动下载

问题 4：视频模式提示找不到 ffmpeg

• 症状：Start 后报 ffmpeg 相关错误
• 原因：系统没装 ffmpeg 或没进 PATH
• 解决：安装 ffmpeg，确认终端里ffmpeg -version能正常输出，再重启程序

使用边界：3 条底线

• 它会自动拦截什么：程序内置内容过滤器，处理前会扫描素材，涉黄、血腥、敏感内容会被直接拒绝，这不是可选开关
• 你需要做到什么：用真实人物的脸前先获得本人同意；发布时标注 AI 生成，这是开源社区的明确要求
• 别越线：不用于诈骗、冒用身份等违法用途，后果由使用者承担

写在最后

Deep-Live-Cam 把"一张照片 + 三次点击"变成了可用的实时 AI 换脸管线，安装 10 分钟，效果上限取决于你的显卡。现在就克隆仓库跑起来，选一张正脸照片，看看 30fps 的换脸效果长什么样。

【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam