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Deep-Live-Cam 单照片换脸快速上手：普通无独显电脑三步跑通实时换脸视频

【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

Deep-Live-Cam 是一款开源换脸工具：给一张源脸照片，它会把目标视频里的人脸逐帧替换，表情和光线跟随原画面。本文走纯 CPU 方案，在无独立显卡的普通电脑上完成"装环境 → 首次换脸"全流程，最终产出一条可直接播放的换脸视频。

一、门槛预判：无独显环境需要满足哪 3 个前提

先说结论：该项目可以在 CPU 上直接推理。modules/core.py 启动时会探测可用加速后端，找不到 GPU 就自动落到 cpu 后端，这是"无显卡也能跑"的依据。

真正要准备的只有三样：

• Python 3.9 及以上（启动时版本检查低于它直接拒绝）；
• 系统 PATH 里能找到 ffmpeg（抽帧、合并音轨都靠它，缺了会立即报错；Windows 下 run.py 会自动把项目目录里的 ffmpeg 加入 PATH，若仍提示缺失就单独装一个）；
• 一张源脸照片加一段目标视频。源脸建议正脸、光线足、无遮挡。

CPU 下帧率低于显卡加速，但处理短视频完全够用：

二、部署步骤：3 步完成首次换脸运行 🚀

第 1 步：获取代码

git clone --depth 1 https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam cd Deep-Live-Cam

第一行把仓库最新一次提交克隆到本地（--depth 1跳过历史，提速）；第二行进入项目根目录。完成标准：目录里能看到 run.py 和 modules/ 文件夹。

第 2 步：安装依赖

pip install -r requirements.txt

这一行按清单文件一次性装齐 OpenCV、insightface、onnxruntime 等推理依赖。完成标准：输出末尾出现 "Successfully installed" 或 "already satisfied"，没有红色报错。

第 3 步：首次运行

python run.py -s face.jpg -t target.mp4 -o result.mp4

参数按"含义 → 效果"解释：-s指定源脸照片，-t指定目标视频，-o指定成品输出路径。三个参数传齐后程序走无界面批处理流程，不弹图形窗口。首次运行会自动下载换脸模型 inswapper_128_fp16.onnx（约 280MB）并缓存到本地，之后重跑不再下载。

完成标准：进度条走完，终端打印 "Video processing succeeded! Total time: …"，当前目录出现 result.mp4。

三、结果验收：成品文件在哪里、怎么核对

成功后，成品视频就在-o指定的位置，原始音轨默认保留（--keep-audio 默认开启，无需手动加）。处理用的临时帧目录会在结束后自动清理，想看中间帧再加--keep-faces……不对，正确参数是--keep-frames。

打开 result.mp4 核对：人脸已换成 face.jpg 里的人，且嘴部与表情动作仍跟随原画面，没有穿帮的静止感。实际效果参考这张电影场景演示动图：

四、排障清单：5 个常见问题对照查

• 启动即报 "ffmpeg is not installed."：ffmpeg 缺失或不在 PATH。先跑ffmpeg -version验证，缺失就装，装完开新终端再试。
• 模型下载慢或中断：手动把 inswapper_128_fp16.onnx 放进 models/ 目录（下载地址见 models/instructions.txt），再重跑。
• 提示检测不到人脸：源脸逆光、侧偏或有遮挡。换一张清晰正脸照重试，同时保证画面中的人脸足够大。
• 画面多张脸只换了一张：默认只处理主脸。追加--many-faces可替换画面中全部人脸。
• 处理太慢或内存吃紧：用--execution-threads调整 CPU 线程数（默认自动推荐），用--max-memory限制内存上限，避免系统把进程杀掉。

五、参数速查与源码入口

进阶参数各记"含义 → 效果"：

• --keep-fps：含义是探测并保留目标视频原帧率；效果是成品与原片节奏一致，不加则统一按 30fps 输出。
• --mouth-mask：含义是遮罩嘴部区域不做替换；效果是保留目标人物的口型动作，说话场景更自然。
• --map-faces：含义是多张源脸与画面中的人脸一一映射；效果是每个人各换各的脸，注意它会切换为磁盘抽帧流程，速度更慢。

想改行为看两处：modules/core.py 定义全部命令行参数与批处理流程，modules/ui.py 定义图形界面布局与可选项。

最后提醒一句：使用真人照片需取得本人同意，发布作品时注明内容为 AI 生成。

【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