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Deep-Live-Cam — वास्तविक समय फेस स्वैप और एक क्लिक वीडियो डीपफेक केवल एक एकल छवि के साथ | Kitploit
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Deep-Live-Cam

वास्तविक समय फेस स्वैप और एक क्लिक वीडियो डीपफेक केवल एक एकल छवि के साथ

रिपॉजिटरी देखें
95.9k14.0k7 दिन पहलेKitploit द्वारा समीक्षित

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वेबसाइट

Deep-Live-Cam 2.1.6

एक क्लिक और केवल एक इमेज के साथ रीयल-टाइम फेस स्वैप और वीडियो डीपफेक।

hacksider%2FDeep-Live-Cam | Trendshift

Demo GIF

अस्वीकरण

यह डीपफेक सॉफ्टवेयर एआई-जनित मीडिया उद्योग के लिए एक उत्पादक उपकरण के रूप में डिज़ाइन किया गया है। यह कलाकारों को कस्टम कैरेक्टर को एनिमेट करने, आकर्षक कंटेंट बनाने और यहां तक कि कपड़े डिजाइन के लिए मॉडल का उपयोग करने में सहायता कर सकता है।

हम अनैतिक उपयोग की संभावना से अवगत हैं और निवारक उपायों के लिए प्रतिबद्ध हैं। एक अंतर्निहित जांच प्रोग्राम को अनुपयुक्त मीडिया (नग्नता, ग्राफिक सामग्री, युद्ध फुटेज जैसी संवेदनशील सामग्री, आदि) को संसाधित करने से रोकती है। हम कानून और नैतिकता का पालन करते हुए इस परियोजना को जिम्मेदारी से विकसित करना जारी रखेंगे। यदि कानूनी रूप से आवश्यक हो तो हम परियोजना को बंद कर सकते हैं या वॉटरमार्क जोड़ सकते हैं।

  • नैतिक उपयोग: उपयोगकर्ताओं से अपेक्षा की जाती है कि वे इस सॉफ्टवेयर का जिम्मेदारीपूर्वक और कानूनी रूप से उपयोग करें। यदि किसी वास्तविक व्यक्ति के चेहरे का उपयोग कर रहे हैं, तो उनकी सहमति प्राप्त करें और ऑनलाइन साझा करते समय किसी भी आउटपुट को स्पष्ट रूप से डीपफेक के रूप में लेबल करें।

  • सामग्री प्रतिबंध: सॉफ्टवेयर में अनुपयुक्त मीडिया, जैसे नग्नता, ग्राफिक सामग्री या संवेदनशील सामग्री को संसाधित करने से रोकने के लिए अंतर्निहित जांच शामिल हैं।

  • कानूनी अनुपालन: हम सभी प्रासंगिक कानूनों और नैतिक दिशानिर्देशों का पालन करते हैं। यदि कानूनी रूप से आवश्यक हो, तो हम परियोजना को बंद कर सकते हैं या आउटपुट में वॉटरमार्क जोड़ सकते हैं।

  • उपयोगकर्ता की जिम्मेदारी: हम अंतिम-उपयोगकर्ता कार्यों के लिए जिम्मेदार नहीं हैं। उपयोगकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना होगा कि सॉफ्टवेयर का उनका उपयोग नैतिक मानकों और कानूनी आवश्यकताओं के अनुरूप हो।

इस सॉफ्टवेयर का उपयोग करके, आप इन शर्तों से सहमत होते हैं और इसे इस तरह से उपयोग करने के लिए प्रतिबद्ध होते हैं जो दूसरों के अधिकारों और गरिमा का सम्मान करता है।

उपयोगकर्ताओं से अपेक्षा की जाती है कि वे इस सॉफ्टवेयर का जिम्मेदारीपूर्वक और कानूनी रूप से उपयोग करें। यदि किसी वास्तविक व्यक्ति के चेहरे का उपयोग कर रहे हैं, तो उनकी सहमति प्राप्त करें और ऑनलाइन साझा करते समय किसी भी आउटपुट को स्पष्ट रूप से डीपफेक के रूप में लेबल करें। हम अंतिम-उपयोगकर्ता कार्यों के लिए जिम्मेदार नहीं हैं।

विशेष v2.7 RC6 त्वरित प्रारंभ - पूर्व-निर्मित (Windows/Mac Silicon/CPU)

<a href=https://deeplivecam.net/index.php/quickstart>

यह सबसे तेज़ बिल्ड है जो आपको मिल सकता है यदि आपके पास एक अलग NVIDIA या AMD GPU, CPU या Mac Silicon है, और आपको विशेष प्राथमिकता सहायता मिलेगी। 2.7 बीटा सबसे अच्छा है जो आपके पास हो सकता है जिसमें ओपन सोर्स संस्करण से 30+ अतिरिक्त सुविधाएं हैं।
ये पूर्व-निर्मित गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं या उन लोगों के लिए एकदम सही हैं जिनके पास सभी आवश्यक अनुकूलन के साथ सभी आवश्यकताओं को मैन्युअल रूप से स्थापित करने का समय नहीं है या नहीं कर सकते हैं। आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले किसी भी हार्डवेयर के लिए पूरी तरह से अनुकूलित।

TLDR; केवल 3 क्लिक में लाइव डीपफेक

easysteps

  1. एक चेहरा चुनें
  2. चुनें कि कौन सा कैमरा उपयोग करना है
  3. लाइव दबाएं!

विशेषताएं और उपयोग - सब कुछ रीयल-टाइम में है

माउथ मास्क

माउथ मास्क का उपयोग करके सटीक गति के लिए अपना मूल मुंह बनाए रखें

resizable-gif

फेस मैपिंग

एक साथ कई विषयों पर अलग-अलग चेहरे का उपयोग करें

face_mapping_source

आपकी फिल्म, आपका चेहरा

रीयल-टाइम में किसी भी चेहरे के साथ फिल्में देखें

movie

लाइव शो

लाइव शो और प्रदर्शन चलाएं

show

मीम्स

अपना सबसे वायरल मीम बनाएं

show
Deep-Live-Cam में Many Faces सुविधा का उपयोग करके बनाया गया

Omegle

Omegle पर लोगों को चौंकाएं

स्थापना (मैन्युअल)

कृपया ध्यान दें कि स्थापना के लिए तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है और यह शुरुआती लोगों के लिए नहीं है। क्विकस्टार्ट संस्करण डाउनलोड करने पर विचार करें।

प्रक्रिया देखने के लिए क्लिक करें

स्थापना

यह आपके कंप्यूटर पर काम करने की अधिक संभावना है लेकिन CPU का उपयोग करने के कारण धीमा होगा।

1. अपना प्लेटफॉर्म सेट करें

  • Python (3.11 अनुशंसित)
  • pip
  • git
  • ffmpeg - iex (irm ffmpeg.tc.ht)
  • Visual Studio 2022 Runtimes (Windows)

2. रिपॉजिटरी क्लोन करें

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

3. मॉडल डाउनलोड करें

  1. GFPGANv1.4
  2. inswapper_128_fp16.onnx

इन फ़ाइलों को "models" फ़ोल्डर में रखें।

4. निर्भरताएँ स्थापित करें

समस्याओं से बचने के लिए हम venv का उपयोग करने की अत्यधिक अनुशंसा करते हैं।

Windows के लिए:

root@kitploit:~
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Linux के लिए:

root@kitploit:~
# सुनिश्चित करें कि आप स्थापित Python 3.11 का उपयोग कर रहे हैं
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

उपयोग

1. इमेज/वीडियो मोड

  • python run.py निष्पादित करें।
  • एक स्रोत चेहरा इमेज और एक लक्ष्य इमेज/वीडियो चुनें।
  • "Start" पर क्लिक करें।
  • आउटपुट लक्ष्य वीडियो के नाम पर एक निर्देशिका में सहेजा जाएगा।

2. वेबकैम मोड

  • python run.py निष्पादित करें।
  • एक स्रोत चेहरा इमेज चुनें।
  • "Live" पर क्लिक करें।
  • पूर्वावलोकन प्रकट होने तक प्रतीक्षा करें (10-30 सेकंड)।
  • स्ट्रीम करने के लिए OBS जैसे स्क्रीन कैप्चर टूल का उपयोग करें।
  • चेहरा बदलने के लिए, एक नई स्रोत इमेज चुनें।

इस हगिंगफेस लिंक में सभी मॉडल डाउनलोड करें

  • यहां मॉडल डाउनलोड करें

कमांड लाइन आर्गुमेंट्स (अनुरक्षित नहीं)

root@kitploit:~
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

CLI मोड की तलाश है? -s/--source आर्गुमेंट का उपयोग करने से रन प्रोग्राम क्ली मोड में चलेगा।

प्रेस

  • Ars Technica - "Deep-Live-Cam वायरल हो गया, जिससे कोई भी डिजिटल डोपेलगैंगर बन सकता है"
  • Yahoo! - "ठीक है, यह वायरल AI लाइव स्ट्रीम सॉफ्टवेयर वास्तव में भयावह है"
  • CNN Brasil - "AI वेबकैम पर चेहरे क्लोन कर सकता है; समझें कि यह कैसे काम करता है"
  • Bloomberg Technoz - "Deep Live Cam तकनीक से परिचित हों, इसका उपयोग धोखे के उपकरण के रूप में किया जा सकता है।"
  • TrendMicro - "AI vs AI: DeepFakes और eKYC"
  • PetaPixel - "डीपफेक AI टूल आपको एक ही फोटो के साथ वीडियो कॉल में कोई भी बनने देता है"
  • SomeOrdinaryGamers - "यह पागलपन है, हे भगवान। यह कमबख्त डरावना है यार... यह बहुत जंगली है यार"
  • IShowSpeed - "ठीक है देखो देखो देखो, अब चैट देखो, हम जैसा चाहें चेहरा बना सकते हैं, चैट"
  • TechLinked (Linus Tech Tips) - "वे पोज़, एक्सप्रेशन और यहां तक कि लाइटिंग से मैच करने का काफी अच्छा काम करते हैं"
  • IShowSpeed - "यह क्या बकवास है! मैं Vinny Jr. जैसा क्यों दिखता हूं? मैं बिल्कुल Vinny Jr. जैसा दिखता हूं!? नहीं, यह बकवास पागलपन है! भाई यह कमबख्त पागलपन है!"

श्रेय

  • ffmpeg: वीडियो-संबंधित संचालन को आसान बनाने के लिए
  • Henry: इस रेपो में प्रमुख योगदानकर्ताओं में से एक
  • deepinsight: उनके insightface प्रोजेक्ट के लिए जिसने एक अच्छी तरह से बनाई गई लाइब्रेरी और मॉडल प्रदान किए। कृपया याद रखें कि मॉडल का उपयोग केवल गैर-व्यावसायिक अनुसंधान उद्देश्यों के लिए है।
  • havok2-htwo: वेबकैम के लिए कोड साझा करने के लिए
  • GosuDRM: roop के ओपन वर्जन के लिए
  • pereiraroland26: मल्टीपल फेसेस सपोर्ट
  • vic4key: इस प्रोजेक्ट का समर्थन/योगदान करने के लिए
  • kier007: उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार के लिए
  • qitianai: बहुभाषी समर्थन के लिए
  • laurigates: सब कुछ तेज़ बनाने के लिए डिकपलिंग!
  • maxwbuckley: इसे mac के लिए अनुकूलित करने का प्रयास करने के लिए!
  • और इस प्रोजेक्ट में उपयोग की जाने वाली लाइब्रेरीज के पीछे सभी डेवलपर्स।
  • फुटनोट: कृपया सूचित रहें कि कोड का मूल लेखक s0md3v है
  • वे सभी अद्भुत उपयोगकर्ता जिन्होंने रेपो को स्टार करके इस प्रोजेक्ट को वायरल बनाने में मदद की ❤️

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योगदान

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टूल डाउनलोड करें

macOS के लिए:

Apple Silicon (M1/M2/M3) को विशिष्ट सेटअप की आवश्यकता है:

root@kitploit:~
# Python 3.11 स्थापित करें (विशिष्ट संस्करण महत्वपूर्ण है)
brew install [email protected]

# tkinter पैकेज स्थापित करें (GUI के लिए आवश्यक)
brew install [email protected]

# Python 3.11 के साथ वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाएं और सक्रिय करें
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate

# निर्भरताएँ स्थापित करें
pip install -r requirements.txt

** अगर कुछ गलत हो जाता है और आपको वर्चुअल एनवायरनमेंट को पुनर्स्थापित करने की आवश्यकता है **

root@kitploit:~
# वर्चुअल एनवायरनमेंट को निष्क्रिय करें
rm -rf venv

# वर्चुअल एनवायरनमेंट को पुनर्स्थापित करें
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# निर्भरताएँ फिर से स्थापित करें
pip install -r requirements.txt

# gfpgan और basicsrs समस्या समाधान
pip install git+https://github.com/xinntao/BasicSR.git@master
pip uninstall gfpgan -y
pip install git+https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@master

चलाएँ: यदि आपके पास GPU नहीं है, तो आप python run.py का उपयोग करके Deep-Live-Cam चला सकते हैं। ध्यान दें कि प्रारंभिक निष्पादन मॉडल (~300MB) डाउनलोड करेगा।

GPU त्वरण

CUDA निष्पादन प्रदाता (Nvidia)

  1. CUDA Toolkit 12.8.0 स्थापित करें
  2. cuDNN v8.9.7 for CUDA 12.x स्थापित करें (onnxruntime-gpu के लिए आवश्यक):
    • cuDNN v8.9.7 for CUDA 12.x डाउनलोड करें
    • सुनिश्चित करें कि cuDNN बिन निर्देशिका आपके सिस्टम PATH में है
  3. निर्भरताएँ स्थापित करें:
root@kitploit:~
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
  1. उपयोग:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider cuda

CoreML निष्पादन प्रदाता (Apple Silicon)

Apple Silicon (M1/M2/M3) विशिष्ट स्थापना:

  1. सुनिश्चित करें कि आपने Python 3.11 का उपयोग करके उपरोक्त macOS सेटअप पूरा कर लिया है।
  2. निर्भरताएँ स्थापित करें:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon
pip install onnxruntime-silicon==1.13.1
  1. उपयोग:
root@kitploit:~
python3.11 run.py --execution-provider coreml

macOS के लिए महत्वपूर्ण नोट्स:

  • आपको Python 3.11 का उपयोग करना चाहिए, न कि 3.13 जैसे नए संस्करण
  • यदि आपके पास कई Python संस्करण स्थापित हैं तो हमेशा python3.11 कमांड के साथ चलाएं, न कि केवल python
  • यदि आपको _tkinter गायब होने के बारे में त्रुटि मिलती है, तो tkinter पैकेज को पुनर्स्थापित करें: brew reinstall [email protected]
  • यदि आपको मॉडल लोड करने में त्रुटि मिलती है, तो जांचें कि आपके मॉडल सही फ़ोल्डर में हैं
  • यदि आपको अन्य Python संस्करणों के साथ विरोध का सामना करना पड़ता है, तो उन्हें अनइंस्टॉल करने पर विचार करें:
    root@kitploit:~
    # सभी स्थापित Python संस्करणों की सूची बनाएं
    brew list | grep python
    
    # यदि आवश्यक हो तो विरोधाभासी संस्करणों को अनइंस्टॉल करें
    brew uninstall --ignore-dependencies [email protected]
    
    # केवल Python 3.11 रखें
    brew cleanup
    

CoreML निष्पादन प्रदाता (Apple Legacy)

  1. निर्भरताएँ स्थापित करें:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0
  1. उपयोग:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider coreml

DirectML निष्पादन प्रदाता (Windows)

  1. निर्भरताएँ स्थापित करें:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
  1. उपयोग:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider directml

OpenVINO™ निष्पादन प्रदाता (Intel)

  1. निर्भरताएँ स्थापित करें:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0
  1. उपयोग:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider openvino