インストール

これはお使いのコンピューターで動作する可能性が高いですが、CPU を利用するため遅くなります。

1. プラットフォームのセットアップ

• Python (3.14 推奨、3.11～3.14 をサポート)
• pip
• git
• ffmpeg - iex (irm ffmpeg.tc.ht)
• Visual Studio 2022 Runtimes (Windows)

2. リポジトリのクローン

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

3. モデルをダウンロードする

1. gfpgan-1024.onnx
2. inswapper_128_fp16.onnx

これらのファイルを「models」フォルダに配置してください。

4. 依存関係をインストールする

問題を避けるため、venv の使用を強く推奨します。

Windows の場合:

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

Linux の場合:

# Ensure you use the installed Python 3.14
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

macOS の場合:

Apple Silicon（M1 から M5）では特定のセットアップが必要です:

# 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

** 何か問題が発生し、仮想環境を再インストールする必要がある場合 **

# 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

実行: GPU がない場合は、python run.py を使用して Deep-Live-Cam を実行できます。初回実行時にはモデル（約300MB）がダウンロードされることに注意してください。

GPU アクセラレーション

CUDA Execution Provider（Nvidia）

1. CUDA Toolkit 12.8.0 をインストールします
2. cuDNN v8.9.7 for CUDA 12.x をインストールします（onnxruntime-gpu に必要）：
   • CUDA 12.x 用の cuDNN v8.9.7 をダウンロードします
   • cuDNN の bin ディレクトリがシステムの PATH に含まれていることを確認します
3. 依存関係をインストールします：

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

3. 使用方法:

python run.py --execution-provider cuda

CoreML Execution Provider（Apple Silicon）

Apple Silicon（M1〜M5）向けのインストール手順: