
वास्तविक समय फेस स्वैप और एक क्लिक वीडियो डीपफेक केवल एक एकल छवि के साथ
एक ही क्लिक और केवल एक ही छवि के साथ रीयल-टाइम फेस स्वैप और वीडियो डीपफेक।
यह डीपफेक सॉफ्टवेयर एआई-जनित मीडिया उद्योग के लिए एक उत्पादक उपकरण के रूप में डिज़ाइन किया गया है। यह कलाकारों को कस्टम पात्रों को एनिमेट करने, आकर्षक सामग्री बनाने और यहां तक कि कपड़े डिजाइन के लिए मॉडल का उपयोग करने में सहायता कर सकता है।
हम अनैतिक अनुप्रयोगों की संभावना से अवगत हैं और निवारक उपायों के लिए प्रतिबद्ध हैं। एक अंतर्निहित जांच कार्यक्रम को अनुचित 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 जिम्मेदारी से 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 अनुचित 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 चाहिए 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 जिम्मेदारी से 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।
Windows • Mac Silicon • CPU • NVIDIA • AMD
आपके हार्डवेयर के लिए अनुकूलित बिल्ड।
Ultimate में 30+ विशेष सुविधाएँ, प्रदर्शन अनुकूलन, और प्राथमिकता समर्थन शामिल हैं। हमारी केवल एक आधिकारिक वेबसाइट है जो https://deeplivecam.net है। कृपया उस वेबसाइट और इस github रेपो के अलावा इस एप्लिकेशन के अन्य संस्करण कहाँ से डाउनलोड करते हैं, इस बारे में सावधान रहें।
यदि आप शून्य मैनुअल इंस्टॉलेशन, पूर्व-कॉन्फ़िगर निर्भरताओं, और प्रत्येक समर्थित प्लेटफ़ॉर्म के लिए अनुकूलित बिल्ड के साथ सबसे तेज़ सेटअप चाहते हैं तो यह एकदम सही है।

सटीक गति के लिए माउथ मास्क का उपयोग करके अपना मूल मुँह बनाए रखें
एक साथ कई विषयों पर अलग-अलग चेहरे उपयोग करें
किसी भी चेहरे के साथ रीयल-टाइम में फिल्में देखें
लाइव शो और प्रदर्शन चलाएँ
अपना सबसे वायरल मीम बनाएँ
Deep-Live-Cam में Many Faces सुविधा का उपयोग करके बनाया गया
Omegle पर लोगों को आश्चर्यचकित करें
कृपया ध्यान दें कि इंस्टॉलेशन के लिए तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है और यह शुरुआती लोगों के लिए नहीं है। क्विकस्टार्ट संस्करण डाउनलोड करने पर विचार करें।
यह आपके कंप्यूटर पर काम करने की अधिक संभावना है लेकिन CPU का उपयोग करने के कारण धीमा होगा।
1. अपना प्लेटफ़ॉर्म सेट करें
iex (irm ffmpeg.tc.ht)2. रिपॉजिटरी क्लोन करें
git clone --depth 1 https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam
3. मॉडल डाउनलोड करें
इन फ़ाइलों को "models" फ़ोल्डर में रखें।
4. निर्भरताएँ इंस्टॉल करें
हम समस्याओं से बचने के लिए venv का उपयोग करने की अत्यधिक अनुशंसा करते हैं।
Windows के लिए:
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
Linux के लिए:
# सुनिश्चित करें कि आप इंस्टॉल किए गए Python 3.14 का उपयोग कर रहे हैं
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
1. छवि/वीडियो मोड
python run.py निष्पादित करें।2. वेबकैम मोड
python run.py निष्पादित करें।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 तर्क का उपयोग करने से प्रोग्राम cli मोड में चलेगा।
macOS के लिए:
Apple Silicon (M1 से M5) के लिए विशिष्ट सेटअप की आवश्यकता होती है:
# Python 3.14 इंस्टॉल करें
brew install [email protected]
# tkinter पैकेज इंस्टॉल करें (GUI के लिए आवश्यक)
brew install [email protected]
# Python 3.14 के साथ वर्चुअल वातावरण बनाएं और सक्रिय करें
python3.14 -m venv venv
source venv/bin/activate
# निर्भरताएँ इंस्टॉल करें
pip install -r requirements.txt
** यदि कुछ गलत हो जाता है और आपको वर्चुअल वातावरण को फिर से इंस्टॉल करने की आवश्यकता है **
# वर्चुअल वातावरण को निष्क्रिय करें
rm -rf venv
# वर्चुअल वातावरण को फिर से इंस्टॉल करें
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# निर्भरताएँ फिर से इंस्टॉल 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।
CUDA Execution Provider (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
CoreML Execution Provider (Apple Silicon)
Apple Silicon (M1 से M5) विशिष्ट इंस्टॉलेशन:
requirements.txt आधिकारिक
onnxruntime बिल्ड खींचता है, जिसके macOS व्हील्स CoreML execution provider के साथ आते हैं।
यदि आपने पहले अनुरक्षित न किया गया onnxruntime-silicon फोर्क इंस्टॉल किया था,
तो इसे पहले हटा दें, क्योंकि यह वास्तविक पैकेज को छिपाता है:pip uninstall onnxruntime-silicon
pip install -r requirements.txt
python3.14 run.py --execution-provider coreml
macOS के लिए महत्वपूर्ण नोट्स:
python3.14 कमांड के साथ चलाएँ न कि केवल python_tkinter गायब होने के बारे में त्रुटि मिलती है, तो tkinter पैकेज को फिर से इंस्टॉल करें: brew reinstall [email protected]# 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 3.14 रखें
brew cleanup
CoreML Execution Provider (Apple Legacy)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0
python run.py --execution-provider coreml
DirectML Execution Provider (Windows)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
python run.py --execution-provider directml
OpenVINO™ Execution Provider (Intel)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0
नोट: onnxruntime-openvino 1.21.0 से नया openvino के साथ एक साथ इंस्टॉल किया जाना चाहिए, और दोनों संस्करण एक-से-एक मेल खाने चाहिए। समर्थित जोड़ियाँ हैं:
| onnxruntime-openvino | OpenVINO |
|---|---|
| 1.24.1 | 2025.4.1 |
| 1.23.0 | 2025.3 |
| 1.22.0 | 2025.1 |
# उदाहरण: onnxruntime-openvino 1.24.1 OpenVINO 2025.4.1 के साथ जोड़ा जाता है
pip install openvino==2025.4.1
pip install onnxruntime-openvino==1.24.1
पूर्ण संस्करण-मैपिंग विवरण के लिए OpenVINO Execution Provider आवश्यकताएँ देखें।
python run.py --execution-provider openvino