3分钟上手！Deep-Live-Cam实时换脸神器安装配置指南

你还在为复杂的AI换脸软件头疼？本文将带你3步完成Deep-Live-Cam（实时面部交换和一键视频深度伪造工具）的安装配置，无需专业技术背景，小白也能轻松上手。读完本文你将获得：

• 快速掌握两种安装方式（预构建版/手动版）
• 针对不同硬件的优化配置方案
• 3分钟启动实时换脸的实操技巧
• 常见问题的解决方案

关于Deep-Live-Cam

Deep-Live-Cam是一款开源的实时面部交换工具，仅需一张图片即可实现摄像头实时换脸或视频深度伪造。项目核心特点包括：

• 实时处理：所有效果均为实时生成
• 操作简单：三步即可完成设置
• 功能强大：支持多面部映射、嘴部遮罩等高级特性

项目主文件：README.md

安装前准备

系统要求

Deep-Live-Cam支持多种操作系统，但推荐配置如下：

• Windows：Windows 10/11，64位系统
• macOS：Apple Silicon (M1/M2/M3)芯片
• Linux：Ubuntu 20.04+

硬件要求

• 最低配置：CPU支持AVX指令集，8GB内存
• 推荐配置：NVIDIA/AMD独立显卡，16GB内存

核心处理模块：modules/core.py

快速安装指南（推荐新手）

预构建版安装（Windows/Mac Silicon）

预构建版是最简单的安装方式，特别适合非技术用户或没有时间手动安装所有依赖的用户。

1. 访问官方快速启动页面下载预构建版本
2. 解压下载的文件到任意目录
3. 双击运行可执行文件即可启动

预构建版包含了所有必要的依赖和模型，支持NVIDIA、AMD GPU或Mac Silicon，并提供优先技术支持。

手动安装步骤

1. 环境准备

首先需要安装以下基础软件：

• Python 3.11（推荐版本）
• pip（Python包管理器）
• git（版本控制工具）
• ffmpeg（视频处理工具）

Windows用户还需要安装Visual Studio 2022运行时环境。

2. 克隆仓库

打开终端，执行以下命令克隆项目：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam
cd Deep-Live-Cam

3. 下载模型文件

需要下载以下两个模型文件，并将它们放在"models"文件夹中：

• GFPGANv1.4.pth
• inswapper_128_fp16.onnx

模型存放目录：models/

4. 安装依赖

Windows系统

python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Linux系统

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

依赖配置文件：requirements.txt

macOS系统（Apple Silicon）

Apple Silicon用户需要特定设置：

brew install python@3.11
brew install python-tk@3.10
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

GPU加速配置

NVIDIA GPU (CUDA)

1. 安装CUDA Toolkit 12.8.0
2. 安装cuDNN v8.9.7
3. 执行以下命令：

pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.21.0

启动命令：

python run.py --execution-provider cuda

AMD GPU (DirectML)

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0

启动命令：

python run.py --execution-provider directml

GPU支持模块：modules/processors/frame/core.py

Mac Silicon (CoreML)

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon
pip install onnxruntime-silicon==1.13.1

启动命令：

python3.10 run.py --execution-provider coreml

快速上手：三步实现实时换脸

Deep-Live-Cam的使用非常简单，只需三个步骤即可实现实时换脸：

1. 选择一张人脸图片作为源
2. 选择要使用的摄像头
3. 点击"Live"按钮开始实时换脸

基本操作界面

程序主界面包含以下关键组件：

• 源人脸选择区
• 摄像头选择器
• 实时预览窗口
• 控制按钮区
• 设置选项面板

UI模块代码：modules/ui.py

高级功能介绍

多面部映射

Deep-Live-Cam支持同时对多个对象应用不同的人脸，这一功能在多人视频场景中非常实用。

实现代码：modules/processors/frame/face_swapper.py

嘴部遮罩

嘴部遮罩功能可以保留原始嘴部动作，使面部表情更加自然准确。

电影模式

在观看电影时实时替换演员面孔，创造个性化观影体验。

命令行参数说明

除了图形界面，Deep-Live-Cam还支持命令行模式，常用参数包括：

-s, --source: 选择源图像
-t, --target: 选择目标图像或视频
-o, --output: 指定输出文件或目录
--frame-processor: 选择帧处理器
--execution-provider: 选择执行提供器（CPU/GPU等）
--many-faces: 处理所有面孔
--mouth-mask: 使用嘴部遮罩

例如，使用命令行模式处理视频：

python run.py -s source.jpg -t target.mp4 -o output

完整参数说明：run.py

常见问题解决

模型文件缺失

如果启动时报错"模型文件缺失"，请检查models/目录下是否存在所需的两个模型文件。

性能问题

如果运行卡顿，可以尝试以下优化：

• 降低视频分辨率
• 减少同时处理的人脸数量
• 切换到GPU加速模式
• 关闭其他占用资源的程序

性能优化代码：modules/utilities.py

界面显示异常

Windows用户如果遇到界面显示异常，可能需要安装Visual Studio 2022运行时环境。

总结与展望

Deep-Live-Cam作为一款开源的实时换脸工具，为用户提供了简单易用但功能强大的面部交换解决方案。通过本文的指南，你已经掌握了从安装配置到高级使用的全部知识。

项目持续更新中，未来版本将带来更多高级功能和性能优化。建议定期查看项目更新：CONTRIBUTING.md

学习资源推荐

• 官方文档：README.md
• 源代码：modules/
• 多国语言支持：locales/

如果你觉得本指南有帮助，请点赞收藏，关注获取更多AI工具使用技巧！