hacksider/deep-live-camリアルタイム顔交換と、たった一枚の画像で可能なワンクリックビデオディープフェイク
ワンクリック＆画像1枚だけで実現する、リアルタイム顔交換＆動画ディープフェイク。
このディープフェイクソフトウェアは、AI生成メディア業界のための生産的なツールとして設計されています。アーティストがカスタムキャラクターをアニメーション化したり、魅力的なコンテンツを作成したり、衣料品デザインにモデルを使用したりするのに役立ちます。
私たちは非倫理的な用途の可能性を認識しており、予防策に取り組んでいます。内蔵チェックにより、不適切なメディア（ヌード、過激なコンテンツ、戦争映像などの機密資料）の処理が防止されます。私たちは、法律と倫理を遵守し、このプロジェクトを責任を持って開発し続けます。法的に必要とされる場合、プロジェクトを停止したり、ウォーターマークを追加したりする可能性があります。
倫理的な使用: ユーザーはこのソフトウェアを責任を持って合法的に使用することが期待されます。実在の人物の顔を使用する場合は、その人物の同意を得て、オンラインで共有する際には出力物にディープフェイクであることを明確にラベル付けしてください。
コンテンツ制限: このソフトウェアには、ヌード、過激なコンテンツ、機密資料などの不適切なメディアの処理を防ぐための内蔵チェックが含まれています。
法的コンプライアンス: 私たちは、関連するすべての法律と倫理ガイドラインを遵守します。法的に要求された場合、プロジェクトを停止したり、出力にウォーターマークを追加したりする場合があります。
ユーザーの責任: 私たちはエンドユーザーの行動について責任を負いません。ユーザーは、ソフトウェアの使用が倫理基準と法的要件に沿っていることを確認する必要があります。
このソフトウェアを使用することにより、これらの条件に同意し、他者の権利と尊厳を尊重する方法で使用することにコミットしたことになります。
ユーザーはこのソフトウェアを責任を持って合法的に使用することが期待されます。実在の人物の顔を使用する場合は、その人物の同意を得て、オンラインで共有する際には出力物にディープフェイクであることを明確にラベル付けしてください。私たちはエンドユーザーの行動について責任を負いません。
Windows • Mac Silicon • CPU • NVIDIA • AMD
お使いのハードウェアに最適化されたビルド。
Ultimate には、30以上の限定機能、パフォーマンス最適化、優先サポートが含まれています。公式サイトは https://deeplivecam.net の1つのみです。このウェブサイトとこのGitHubリポジトリ以外で、このアプリケーションの他のバージョンをダウンロードする際はご注意ください。
手動インストール不要の最速セットアップ、事前設定済みの依存関係、そしてサポートされているすべてのプラットフォーム向けの最適化されたビルドをお求めなら、これが最適です。
マウスマスクを使用して、正確な動きのために元の口を保持
複数の被写体に異なる顔を同時に使用
あらゆる顔で映画をリアルタイムに鑑賞
ライブショーやパフォーマンスを実行
これまでで最もバイラルなミームを作成
Deep-Live-CamのMany Faces機能を使用して作成
Omegleで人々を驚かせる
インストールには技術的なスキルが必要であり、初心者向けではないことに注意してください。クイックスタート版のダウンロードを検討してください。
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を使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
iex (irm ffmpeg.tc.ht)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. モデルのダウンロード
これらのファイルを「models」フォルダに配置します。
4. 依存関係のインストール
問題を避けるために、venvの使用を強くお勧めします。
Windowsの場合:
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
Linuxの場合:
# インストールしたPython 3.14を使用していることを確認
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
1. 画像/動画モード
python run.pyを実行します。2. ウェブカメラモード
python run.pyを実行します。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モードをお探しですか？ -s/--source引数を使用すると、プログラムがCLIモードで実行されます。
macOSの場合:
Apple Silicon (M1〜M5) には特定のセットアップが必要です:
# Python 3.14のインストール
brew install [email protected]
# tkinterパッケージのインストール (GUIに必要)
brew install [email protected]
# Python 3.14で仮想環境を作成してアクティブ化
python3.14 -m venv venv
source venv/bin/activate
# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt
問題が発生して仮想環境を再インストールする必要がある場合
# 仮想環境の非アクティブ化
rm -rf venv
# 仮想環境の再インストール
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# 依存関係を再度インストール
pip install -r requirements.txt
# gfpganとbasicsrsの問題修正
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、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。
CUDA実行プロバイダー (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実行プロバイダー (Apple Silicon)
Apple Silicon (M1〜M5) 固有のインストール:
requirements.txtが公式の
onnxruntimeビルドを取得し、そのmacOSホイールにはCoreML実行プロバイダーが
同梱されています。以前にメンテナンスされていないonnxruntime-siliconフォークを
インストールした場合は、実際のパッケージを隠してしまうため、最初に削除してください:pip uninstall onnxruntime-silicon
pip install -r requirements.txt
python3.14 run.py --execution-provider coreml
macOSに関する重要な注意事項:
pythonではなく、常にpython3.14コマンドで実行してください_tkinterが見つからないというエラーが発生した場合は、tkinterパッケージを再インストールしてください: brew reinstall [email protected]# インストールされているすべてのPythonバージョンを一覧表示
brew list | grep python
# 必要に応じて競合するバージョンをアンインストール
brew uninstall --ignore-dependencies [email protected]
# Python 3.14のみを保持
brew cleanup
CoreML実行プロバイダー (Apple Legacy)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0
python run.py --execution-provider coreml
DirectML実行プロバイダー (Windows)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
python run.py --execution-provider directml
OpenVINO™実行プロバイダー (Intel)
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0
注: 1.21.0より新しいonnxruntime-openvinoは、openvinoと一緒にインストールする必要があり、2つのバージョンは1対1で対応している必要があります。サポートされている組み合わせは次のとおりです:
| onnxruntime-openvino | OpenVINO |
|---|---|
| 1.24.1 | 2025.4.1 |
| 1.23.0 | 2025.3 |
| 1.22.0 | 2025.1 |
# 例: onnxruntime-openvino 1.24.1はOpenVINO 2025.4.1とペアになります
pip install openvino==2025.4.1
pip install onnxruntime-openvino==1.24.1
完全なバージョン対応の詳細については、OpenVINO実行プロバイダーの要件を参照してください。
python run.py --execution-provider openvino