hacksider/deep-live-caméchange de visage en temps réel et deepfake vidéo en un clic avec une seule image
Échange de visage et deepfake vidéo en temps réel en un seul clic et avec une seule image.
Ce logiciel de deepfake est conçu pour être un outil productif pour l'industrie des médias générés par IA. Il peut aider les artistes à animer des personnages personnalisés, créer du contenu engageant, et même utiliser des modèles pour la conception de vêtements.
Nous sommes conscients du potentiel d'applications contraires à l'éthique et nous nous engageons à prendre des mesures préventives. Un contrôle intégré empêche le programme de traiter des médias inappropriés (nudité, contenu graphique, matériel sensible comme des images de guerre, etc.). Nous continuerons à développer ce projet de manière responsable, en respectant la loi et l'éthique. Nous pourrions fermer le projet ou ajouter des filigranes si la loi l'exige.
Utilisation éthique : Les utilisateurs sont tenus d'utiliser ce logiciel de manière responsable et légale. Si vous utilisez le visage d'une personne réelle, obtenez son consentement et étiquetez clairement toute sortie comme un deepfake lors du partage en ligne.
Restrictions de contenu : Le logiciel comprend des contrôles intégrés pour empêcher le traitement de médias inappropriés, tels que la nudité, le contenu graphique ou le matériel sensible.
Conformité légale : Nous adhérons à toutes les lois et directives éthiques pertinentes. Si la loi l'exige, nous pouvons fermer le projet ou ajouter des filigranes à la sortie.
Responsabilité de l'utilisateur : Nous ne sommes pas responsables des actions des utilisateurs finaux. Les utilisateurs doivent s'assurer que leur utilisation du logiciel est conforme aux normes éthiques et aux exigences légales.
En utilisant ce logiciel, vous acceptez ces conditions et vous vous engagez à l'utiliser d'une manière qui respecte les droits et la dignité d'autrui.
Les utilisateurs sont tenus d'utiliser ce logiciel de manière responsable et légale. Si vous utilisez le visage d'une personne réelle, obtenez son consentement et étiquetez clairement toute sortie comme un deepfake lors du partage en ligne. Nous ne sommes pas responsables des actions des utilisateurs finaux.
Windows • Mac Silicon • CPU • NVIDIA • AMD
Des builds optimisés pour votre matériel.
Ultimate inclut 30+ fonctionnalités exclusives, des optimisations de performance et un support prioritaire. Nous n'avons qu'un seul site web officiel qui est https://deeplivecam.net . Veuillez être prudent quant à l'endroit où vous téléchargez d'autres versions de cette application en dehors de ce site et de ce dépôt github.
Parfait si vous voulez la configuration la plus rapide avec zéro installation manuelle, des dépendances pré-configurées et des builds optimisés pour chaque plateforme prise en charge.
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Utilisez différents visages sur plusieurs sujets simultanément
Regardez des films avec n'importe quel visage en temps réel
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Créé avec la fonctionnalité Many Faces dans Deep-Live-Cam
Surprenez les gens sur Omegle
Veuillez noter que l'installation nécessite des compétences techniques et n'est pas destinée aux débutants. Envisagez de télécharger la version quickstart.
Cela a plus de chances de fonctionner sur votre ordinateur mais sera plus lent car cela utilise le CPU.
1. Configurez votre plateforme
iex (irm ffmpeg.tc.ht)2. Clonez le dépôt
git clone --depth 1 https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam
3. Téléchargez les modèles
Placez ces fichiers dans le dossier "models".
4. Installez les dépendances
Nous recommandons fortement d'utiliser un venv pour éviter les problèmes.
Pour Windows :
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
Pour Linux :
# Assurez-vous d'utiliser le Python 3.14 installé
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
1. Mode Image/Vidéo
python run.py.2. Mode Webcam
python run.py.options:
-h, --help show this help message and exit
-s SOURCE_PATH, --source SOURCE_PATH select a source image
-t TARGET_PATH, --target TARGET_PATH select a target image or video
-o OUTPUT_PATH, --output OUTPUT_PATH select output file or directory
--frame-processor FRAME_PROCESSOR [FRAME_PROCESSOR ...] frame processors (choices: face_swapper, face_enhancer, ...)
--keep-fps keep original fps
--keep-audio keep original audio
--keep-frames keep temporary frames
--many-faces process every face
--map-faces map source target faces
--mouth-mask mask the mouth region
--video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9} adjust output video encoder
--video-quality [0-51] adjust output video quality
--live-mirror the live camera display as you see it in the front-facing camera frame
--live-resizable the live camera frame is resizable
--max-memory MAX_MEMORY maximum amount of RAM in GB
--execution-provider {cpu} [{cpu} ...] available execution provider (choices: cpu, ...)
--execution-threads EXECUTION_THREADS number of execution threads
-v, --version show program's version number and exit
Vous cherchez un mode CLI ? L'utilisation de l'argument -s/--source fera fonctionner le programme en mode cli.
Pour macOS :
Apple Silicon (M1 à M5) nécessite une configuration spécifique :
# Installez Python 3.14
brew install [email protected]
# Installez le package tkinter (requis pour l'interface graphique)
brew install [email protected]
# Créez et activez l'environnement virtuel avec Python 3.14
python3.14 -m venv venv
source venv/bin/activate
# Installez les dépendances
pip install -r requirements.txt
** En cas de problème et si vous devez réinstaller l'environnement virtuel **
# Désactivez l'environnement virtuel
rm -rf venv
# Réinstallez l'environnement virtuel
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# Installez à nouveau les dépendances
pip install -r requirements.txt
# Correction du problème gfpgan et basicsrs
pip install git+https://github.com/xinntao/BasicSR.git@master
pip uninstall gfpgan -y
pip install git+https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@master
Exécution : Si vous n'avez pas de GPU, vous pouvez exécuter Deep-Live-Cam en utilisant python run.py. Notez que la première exécution téléchargera les modèles (~300 Mo).
Fournisseur d'exécution CUDA (Nvidia)
pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.26.0
python run.py --execution-provider cuda
Fournisseur d'exécution CoreML (Apple Silicon)
Installation spécifique à Apple Silicon (M1 à M5) :
requirements.txt récupère la version officielle
d'onnxruntime, dont les wheels macOS incluent le fournisseur d'exécution CoreML.
Si vous avez précédemment installé le fork non maintenu onnxruntime-silicon,
supprimez-le d'abord, car il masque le vrai package :pip uninstall onnxruntime-silicon
pip install -r requirements.txt
python3.14 run.py --execution-provider coreml
Notes importantes pour macOS :
python3.14 et non simplement python si vous avez plusieurs versions de Python installées_tkinter manquant, réinstallez le package tkinter : brew reinstall [email protected]# Listez toutes les versions de Python installées
brew list | grep python
# Désinstallez les versions conflictuelles si nécessaire
brew uninstall --ignore-dependencies [email protected]
# Ne conservez que Python 3.14
brew cleanup
Fournisseur d'exécution CoreML (Apple Legacy)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0
python run.py --execution-provider coreml
Fournisseur d'exécution DirectML (Windows)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
python run.py --execution-provider directml
Fournisseur d'exécution OpenVINO™ (Intel)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0
Remarque : onnxruntime-openvino plus récent que 1.21.0 doit être installé avec openvino, et les deux versions doivent correspondre une à une. Les appariements pris en charge sont :
| onnxruntime-openvino | OpenVINO |
|---|---|
| 1.24.1 | 2025.4.1 |
| 1.23.0 | 2025.3 |
| 1.22.0 | 2025.1 |
# Exemple : onnxruntime-openvino 1.24.1 s'apparie avec OpenVINO 2025.4.1
pip install openvino==2025.4.1
pip install onnxruntime-openvino==1.24.1
Consultez les exigences du fournisseur d'exécution OpenVINO pour plus de détails sur le mappage complet des versions.
python run.py --execution-provider openvino