Deep-Live-Cam 2.1.6

Echtzeit-Gesichtstausch und Video-Deepfake mit einem einzigen Klick und nur einem einzigen Bild.

Demo-GIF

Haftungsausschluss

Diese Deepfake-Software wurde als produktives Werkzeug für die KI-generierte Medienbranche entwickelt. Sie kann Künstlern dabei helfen, benutzerdefinierte Charaktere zu animieren, ansprechende Inhalte zu erstellen und sogar Modelle für das Bekleidungsdesign zu verwenden.

Wir sind uns des Potenzials für unethische Anwendungen bewusst und verpflichten uns zu vorbeugenden Maßnahmen. Eine integrierte Prüfung verhindert, dass das Programm unangemessene Medien (Nacktheit, gewalttätige Inhalte, sensibles Material wie Kriegsaufnahmen usw.) verarbeitet. Wir werden dieses Projekt weiterhin verantwortungsvoll und unter Einhaltung von Recht und Ethik entwickeln. Wir können das Projekt einstellen oder Wasserzeichen hinzufügen, wenn dies gesetzlich vorgeschrieben ist.

Ethische Nutzung: Von den Nutzern wird erwartet, dass sie diese Software verantwortungsvoll und legal einsetzen. Wenn Sie das Gesicht einer realen Person verwenden, holen Sie deren Einwilligung ein und kennzeichnen Sie alle Ausgaben bei der Online-Veröffentlichung klar als Deepfake.
Inhaltsbeschränkungen: Die Software enthält integrierte Prüfungen, um die Verarbeitung unangemessener Medien wie Nacktheit, gewalttätige Inhalte oder sensibles Material zu verhindern.
Rechtliche Einhaltung: Wir halten uns an alle relevanten Gesetze und ethischen Richtlinien. Wenn gesetzlich vorgeschrieben, können wir das Projekt einstellen oder den Ausgaben Wasserzeichen hinzufügen.
Verantwortung des Nutzers: Wir sind nicht für Handlungen des Endnutzers verantwortlich. Die Nutzer müssen sicherstellen, dass ihre Nutzung der Software mit ethischen Standards und rechtlichen Anforderungen übereinstimmt.

Durch die Nutzung dieser Software stimmen Sie diesen Bedingungen zu und verpflichten sich, sie in einer Weise zu nutzen, die die Rechte und die Würde anderer respektiert.

Von den Nutzern wird erwartet, dass sie diese Software verantwortungsvoll und legal einsetzen. Wenn Sie das Gesicht einer realen Person verwenden, holen Sie deren Einwilligung ein und kennzeichnen Sie alle Ausgaben bei der Online-Veröffentlichung klar als Deepfake. Wir sind nicht für Handlungen des Endnutzers verantwortlich.

Exklusiver v2.7 RC6 Schnellstart - Fertig gebaut (Windows/Mac Silicon/CPU)

Dies ist der schnellste Build, den Sie bekommen können, wenn Sie eine diskrete NVIDIA- oder AMD-GPU, eine CPU oder einen Mac Silicon haben, und Sie erhalten speziellen Priority-Support. Die 2.7 Beta ist die beste Version, die Sie haben können, mit über 30 zusätzlichen Funktionen im Vergleich zur Open-Source-Version.

Diese fertigen Builds sind perfekt für nicht-technische Benutzer oder für diejenigen, die keine Zeit haben oder nicht in der Lage sind, alle Anforderungen manuell mit allen erforderlichen Optimierungen zu installieren. Vollständig optimiert für jede von Ihnen verwendete Hardware.

TL;DR; Live-Deepfake in nur 3 Klicks

Klicken Sie, um den Prozess zu sehen

Installation

Dies wird wahrscheinlich auf Ihrem Computer funktionieren, ist aber langsamer, da es die CPU nutzt.

1. Richten Sie Ihre Plattform ein

Python (3.11 empfohlen)

pip

git

ffmpeg - iex (irm ffmpeg.tc.ht)
Visual Studio 2022 Runtimes (Windows)

2. Klonen Sie das Repository

git clone --depth 1 https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam

3. Laden Sie die Modelle herunter

Legen Sie diese Dateien im Ordner "models" ab.

4. Abhängigkeiten installieren

Wir empfehlen dringend die Verwendung einer venv, um Probleme zu vermeiden.

Für Windows:

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

Verwendung

1. Bild/Video-Modus

Führen Sie python run.py aus.
Wählen Sie ein Quellgesichtsbild und ein Zielbild/-video aus.
Klicken Sie auf "Start".
Die Ausgabe wird in einem Verzeichnis gespeichert, das nach dem Zielvideo benannt ist.

2. Webcam-Modus

Führen Sie python run.py aus.
Wählen Sie ein Quellgesichtsbild aus.
Klicken Sie auf "Live".
Warten Sie auf das Erscheinen der Vorschau (10-30 Sekunden).
Verwenden Sie ein Bildschirmaufnahme-Tool wie OBS zum Streamen.
Um das Gesicht zu ändern, wählen Sie ein neues Quellbild aus.

Laden Sie alle Modelle über diesen Huggingface-Link herunter

Modelle hier herunterladen

Befehlszeilenargumente (nicht mehr gewartet)

options:
  -h, --help                                               zeigen Sie diese Hilfemeldung an und beenden Sie
  -s SOURCE_PATH, --source SOURCE_PATH                     wählen Sie ein Quellbild aus
  -t TARGET_PATH, --target TARGET_PATH                     wählen Sie ein Zielbild oder -video aus
  -o OUTPUT_PATH, --output OUTPUT_PATH                     wählen Sie eine Ausgabedatei oder ein Ausgabeverzeichnis aus
  --frame-processor FRAME_PROCESSOR [FRAME_PROCESSOR ...]  Frame-Prozessoren (Auswahl: face_swapper, face_enhancer, ...)
  --keep-fps                                               ursprüngliche fps beibehalten
  --keep-audio                                             ursprüngliche Audio beibehalten
  --keep-frames                                            temporäre Frames beibehalten
  --many-faces                                             jedes Gesicht verarbeiten
  --map-faces                                              Quell-Ziel-Gesichter zuordnen
  --mouth-mask                                             den Mundbereich maskieren
  --video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9}             Ausgabevideo-Encoder anpassen
  --video-quality [0-51]                                   Ausgabevideo-Qualität anpassen
  --live-mirror                                            die Live-Kameraanzeige so, wie Sie sie im Frontkamera-Bild sehen
  --live-resizable                                         das Live-Kamerabild ist in der Größe veränderbar
  --max-memory MAX_MEMORY                                  maximale RAM-Menge in GB
  --execution-provider {cpu} [{cpu} ...]                   verfügbarer Execution Provider (Auswahl: cpu, ...)
  --execution-threads EXECUTION_THREADS                    Anzahl der Ausführungsthreads
  -v, --version                                            Programmversionsnummer anzeigen und beenden

Auf der Suche nach einem CLI-Modus? Die Verwendung des Arguments -s/--source lässt das Programm im CLI-Modus laufen.

Presse

Ars Technica - "Deep-Live-Cam wird viral und ermöglicht jedem, ein digitales Doppelgänger zu werden"
Yahoo! - "OK, diese virale KI-Live-Streaming-Software ist wirklich erschreckend"
CNN Brasil - "KI kann Gesichter auf der Webcam klonen; verstehen Sie, wie es funktioniert"
Bloomberg Technoz - "Lernen Sie die Deep Live Cam Technologie kennen; sie kann als Werkzeug zur Täuschung eingesetzt werden."
TrendMicro - "KI vs. KI: DeepFakes und eKYC"
PetaPixel - "Deepfake-KI-Tool lässt Sie mit einem einzigen Foto zu jedem in einem Videoanruf werden"
SomeOrdinaryGamers - "Das ist verrückt, oh Gott. Das ist verdammt abgefahren, Alter... Das ist so wild, Alter"
IShowSpeed - "Okay, schau schau schau, jetzt schau Chat, wir können jedes Gesicht machen, wie wir aussehen wollen, Chat"
TechLinked (Linus Tech Tips) - "Sie machen einen ziemlich guten Job, Posen, Ausdrücke und sogar die Beleuchtung anzupassen"
IShowSpeed - "Was zum F**! Warum sehe ich aus wie Vinny Jr.? Ich sehe genauso aus wie Vinny Jr.!? Nein, dieser Scheiß ist verrückt! Bruder, das ist F*** verrückt!"*

Danksagungen

ffmpeg: für die einfache Handhabung videobezogener Vorgänge
Henry: Einer der Hauptbeitragenden in diesem Repository
deepinsight: für ihr insightface-Projekt, das eine gut gemachte Bibliothek und Modelle bereitgestellt hat. Bitte beachten Sie, dass die Nutzung des Modells nur für nicht-kommerzielle Forschungszwecke bestimmt ist.
havok2-htwo: für das Teilen des Codes für die Webcam
GosuDRM: für die offene Version von roop
pereiraroland26: Unterstützung für mehrere Gesichter
vic4key: Für die Unterstützung/Beiträge zu diesem Projekt
kier007: für die Verbesserung der Benutzererfahrung
qitianai: für mehrsprachige Unterstützung
laurigates: Entkopplung von Sachen, um alles schneller zu machen!
maxwbuckley: Für die Mühe, dies für Mac zu optimieren!
und allen Entwicklern hinter den in diesem Projekt verwendeten Bibliotheken.
Fußnote: Bitte beachten Sie, dass der Hauptautor des Codes s0md3v ist
All den wunderbaren Nutzern, die geholfen haben, dieses Projekt durch das Markieren des Repositorys mit einem Stern viral zu machen ❤️