
Deep-Live-Cam — Updated!
تبادل الوجوه في الوقت الحقيقي وتزييف عميق للفيديو بنقرة واحدة باستخدام صورة واحدة فقط
Deep-Live-Cam 2.1.6
تبديل الوجوه في الوقت الفعلي وفيديو التزييف العميق بنقرة واحدة وبصورة واحدة فقط.
إخلاء المسؤولية
صُمم برنامج التزييف العميق هذا ليكون أداة إنتاجية لصناعة الوسائط المُنشأة بالذكاء الاصطناعي. يمكنه مساعدة الفنانين في تحريك شخصيات مخصصة، وإنشاء محتوى جذاب، وحتى استخدام النماذج لتصميم الملابس.
نحن ندرك إمكانية الاستخدامات غير الأخلاقية ونلتزم باتخاذ تدابير وقائية. يوجد فحص مدمج يمنع البرنامج من معالجة الوسائط غير اللائقة (العُري، المحتوى الصادم، المواد الحساسة مثل لقطات الحرب، إلخ). سنواصل تطوير هذا المشروع بمسؤولية، مع الالتزام بالقانون والأخلاق. قد نوقف المشروع أو نضيف علامات مائية إذا تطلب القانون ذلك.
-
الاستخدام الأخلاقي: يُتوقع من المستخدمين استخدام هذا البرنامج بمسؤولية وقانونية. إذا كنت تستخدم وجه شخص حقيقي، فاحصل على موافقته ووضّح بوضوح أن أي مخرجات هي تزييف عميق عند مشاركتها عبر الإنترنت.
-
قيود المحتوى: يتضمن البرنامج فحوصات مدمجة لمنع معالجة الوسائط غير اللائقة، مثل العُري أو المحتوى الصادم أو المواد الحساسة.
-
الامتثال القانوني: نحن نلتزم بجميع القوانين ذات الصلة والإرشادات الأخلاقية. إذا تطلب القانون ذلك، قد نوقف المشروع أو نضيف علامات مائية إلى المخرجات.
-
مسؤولية المستخدم: نحن غير مسؤولين عن تصرفات المستخدم النهائي. يجب على المستخدمين التأكد من أن استخدامهم للبرنامج يتوافق مع المعايير الأخلاقية والمتطلبات القانونية.
باستخدامك هذا البرنامج، فإنك توافق على هذه الشروط وتلتزم باستخدامه بطريقة تحترم حقوق الآخرين وكرامتهم.
يُتوقع من المستخدمين استخدام هذا البرنامج بمسؤولية وقانونية. إذا كنت تستخدم وجه شخص حقيقي، فاحصل على موافقته ووضّح بوضوح أن أي مخرجات هي تزييف عميق عند مشاركتها عبر الإنترنت. نحن غير مسؤولين عن تصرفات المستخدم النهائي.
نسخة Deep-Live-Cam 2.7.5 Ultimate الجاهزة!
Windows • Mac Silicon • CPU • NVIDIA • AMD
إصدارات مُحسّنة لعتادك.
تتضمن نسخة Ultimate أكثر من 30 ميزة حصرية، وتحسينات في الأداء، ودعمًا ذا أولوية. لدينا موقع رسمي واحد فقط وهو https://deeplivecam.net . يُرجى توخي الحذر بشأن المكان الذي تُنزّل منه إصدارات أخرى من هذا التطبيق بخلاف ذلك الموقع وهذا المستودع على github.
مثالية إذا كنت تريد أسرع إعداد مع عدم الحاجة إلى أي تثبيت يدوي، وتبعيات مُهيّأة مسبقًا، وإصدارات مُحسّنة لكل منصة مدعومة.
باختصار؛ تزييف عميق مباشر في 3 نقرات فقط

- اختر وجهًا
- اختر الكاميرا التي تريد استخدامها
- اضغط مباشر!
الميزات والاستخدامات - كل شيء في الوقت الفعلي
قناع الفم
احتفظ بفمك الأصلي لحركة دقيقة باستخدام قناع الفم
تعيين الوجوه
استخدم وجوهًا مختلفة على عدة أشخاص في وقت واحد
فيلمك، وجهك
شاهد الأفلام بأي وجه في الوقت الفعلي
عرض مباشر
قدّم عروضًا وأداءات مباشرة
الميمات
أنشئ أكثر ميماتك انتشارًا حتى الآن
أُنشئ باستخدام ميزة Many Faces في Deep-Live-Cam
Omegle
فاجئ الناس على Omegle
التثبيت (يدويًا)
يُرجى العلم أن التثبيت يتطلب مهارات تقنية وليس للمبتدئين. فكّر في تنزيل نسخة البدء السريع.
انقر لرؤية العملية
التثبيت
من المرجح أن يعمل هذا على جهازك لكنه سيكون أبطأ لأنه يستخدم المعالج (CPU).
1. جهّز منصتك
- Python (يُوصى بـ 3.14؛ الإصدارات 3.11-3.14 مدعومة)
- pip
- git
- ffmpeg -
iex (irm ffmpeg.tc.ht) - Visual Studio 2022 Runtimes (Windows)
2. استنسخ المستودع
git clone --depth 1 https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam
3. نزّل النماذج
ضع هذه الملفات في مجلد "models".
4. ثبّت التبعيات
نوصي بشدة باستخدام venv لتجنب المشكلات.
لنظام Windows:
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
لنظام Linux:
# Ensure you use the installed Python 3.14
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
لنظام macOS:
يتطلب Apple Silicon (من M1 إلى M5) إعدادًا خاصًا:
# Install Python 3.14
brew install [email protected]
# Install tkinter package (required for the GUI)
brew install [email protected]
# Create and activate virtual environment with Python 3.14
python3.14 -m venv venv
source venv/bin/activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
** في حال حدث خطأ ما واحتجت إلى إعادة تثبيت البيئة الافتراضية **
# Deactivate the virtual environment
rm -rf venv
# Reinstall the virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# install the dependencies again
pip install -r requirements.txt
# gfpgan and basicsrs issue fix
pip install git+https://github.com/xinntao/BasicSR.git@master
pip uninstall gfpgan -y
pip install git+https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@master
التشغيل: إذا لم يكن لديك GPU، يمكنك تشغيل Deep-Live-Cam باستخدام python run.py. لاحظ أن التنفيذ الأولي سيُنزّل النماذج (~300MB).
تسريع GPU
CUDA Execution Provider (Nvidia)