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해킹, 침투 테스트 및 사이버 보안 도구를 당신의 보안 무기고에!

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Deep-Live-Cam — 실시간 얼굴 교체 및 단일 이미지만으로 원클릭 비디오 딥페이크 | Kitploit
도구/GitHubGitHub/hacksider/deep-live-cam
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GitHubhacksider/deep-live-cam

Deep-Live-Cam

실시간 얼굴 교체 및 단일 이미지만으로 원클릭 비디오 딥페이크

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95.9k14.0k7일 전Kitploit 검토 완료

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Deep-Live-Cam 2.1.6

실시간 얼굴 교체 및 비디오 딥페이크를 단 한 번의 클릭과 단 하나의 이미지로 수행합니다.

hacksider%2FDeep-Live-Cam | Trendshift

Demo GIF

면책 조항

이 딥페이크 소프트웨어는 AI 생성 미디어 산업을 위한 생산적인 도구로 설계되었습니다. 아티스트가 맞춤 캐릭터에 생명을 불어넣고, 매력적인 콘텐츠를 만들고, 의상 디자인에 모델을 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

우리는 비윤리적인 사용 가능성을 인지하고 있으며 예방 조치를 위해 노력하고 있습니다. 내장된 검사 기능은 프로그램이 부적절한 미디어(나체, 폭력적인 콘텐츠, 전쟁 장면과 같은 민감한 자료 등)를 처리하지 못하도록 차단합니다. 우리는 법률과 윤리를 준수하며 책임감 있게 이 프로젝트를 계속 개발할 것입니다. 법적으로 요구되는 경우 프로젝트를 중단하거나 워터마크를 추가할 수 있습니다.

  • 윤리적 사용: 사용자는 이 소프트웨어를 책임감 있고 합법적으로 사용해야 합니다. 실제 사람의 얼굴을 사용하는 경우 동의를 얻고 온라인에 공유할 때 출력물에 딥페이크임을 명확히 표시해야 합니다.

  • 콘텐츠 제한: 소프트웨어에는 나체, 폭력적인 콘텐츠 또는 민감한 자료와 같은 부적절한 미디어를 처리하지 못하도록 하는 내장 검사 기능이 포함되어 있습니다.

  • 법률 준수: 우리는 모든 관련 법률 및 윤리 지침을 준수합니다. 법적으로 요구되는 경우 프로젝트를 중단하거나 출력물에 워터마크를 추가할 수 있습니다.

  • 사용자 책임: 우리는 최종 사용자의 행동에 대해 책임을 지지 않습니다. 사용자는 소프트웨어 사용이 윤리적 기준과 법적 요구 사항에 부합하도록 해야 합니다.

이 소프트웨어를 사용함으로써 귀하는 이 약관에 동의하며 타인의 권리와 존엄성을 존중하는 방식으로 사용할 것을 약속합니다.

사용자는 이 소프트웨어를 책임감 있고 합법적으로 사용해야 합니다. 실제 사람의 얼굴을 사용하는 경우 동의를 얻고 온라인에 공유할 때 출력물에 딥페이크임을 명확히 표시해야 합니다. 우리는 최종 사용자의 행동에 대해 책임을 지지 않습니다.

전용 v2.7 RC6 빠른 시작 - 사전 빌드 (Windows/Mac Silicon/CPU)

전용 NVIDIA 또는 AMD GPU, CPU 또는 Mac Silicon을 보유하고 있다면 얻을 수 있는 가장 빠른 빌드이며, 특별 우선 지원을 받습니다. 2.7 베타는 오픈 소스 버전보다 30개 이상의 추가 기능을 제공하는 최고의 선택입니다.
이 사전 빌드는 기술에 익숙하지 않은 사용자나 필요한 모든 최적화와 함께 모든 요구 사항을 수동으로 설치할 시간이 없거나 설치할 수 없는 사용자에게 적합합니다. 사용하는 모든 하드웨어에 완벽하게 최적화되어 있습니다.

요약; 라이브 딥페이크 단 3번의 클릭으로

easysteps

  1. 얼굴 선택
  2. 사용할 카메라 선택
  3. 라이브 시작!

기능 및 사용법 - 모든 것이 실시간으로

입 마스크

입 마스크를 사용하여 정확한 움직임을 위해 원래 입 유지

클릭하여 과정 보기

설치

이 방법은 컴퓨터에서 작동할 가능성이 높지만 CPU를 사용하므로 더 느립니다.

1. 플랫폼 설정

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

2. 저장소 클론

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

3. 모델 다운로드

  1. GFPGANv1.4
  2. inswapper_128_fp16.onnx

이 파일들을 "models" 폴더에 넣으세요.

4. 종속성 설치

문제를 방지하기 위해 venv 사용을 적극 권장합니다.

Windows용:

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

Linux용:

root@kitploit:~
# 설치된 Python 3.11을 사용해야 합니다.
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

사용법

1. 이미지/비디오 모드

  • python run.py 실행.
  • 소스 얼굴 이미지와 대상 이미지/비디오를 선택합니다.
  • "Start" 클릭.
  • 출력은 대상 비디오 이름의 디렉토리에 저장됩니다.

2. 웹캠 모드

  • python run.py 실행.
  • 소스 얼굴 이미지를 선택합니다.
  • "Live" 클릭.
  • 미리보기가 나타날 때까지 기다립니다 (10-30초).
  • OBS와 같은 화면 캡처 도구를 사용하여 스트리밍합니다.
  • 얼굴을 변경하려면 새 소스 이미지를 선택합니다.

이 huggingface 링크에서 모든 모델 다운로드

  • 모델 다운로드

명령줄 인수 (유지 관리 안 함)

root@kitploit:~
options:
  -h, --help                                               도움말 메시지 및 종료
  -s SOURCE_PATH, --source SOURCE_PATH                     소스 이미지 선택
  -t TARGET_PATH, --target TARGET_PATH                     대상 이미지 또는 비디오 선택
  -o OUTPUT_PATH, --output OUTPUT_PATH                     출력 파일 또는 디렉토리 선택
  --frame-processor FRAME_PROCESSOR [FRAME_PROCESSOR ...]  프레임 프로세서 (선택: face_swapper, face_enhancer, ...)
  --keep-fps                                               원본 fps 유지
  --keep-audio                                             원본 오디오 유지
  --keep-frames                                            임시 프레임 유지
  --many-faces                                             모든 얼굴 처리
  --map-faces                                              소스 대상 얼굴 매핑
  --mouth-mask                                             입 영역 마스킹
  --video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9}             출력 비디오 인코더 조정
  --video-quality [0-51]                                   출력 비디오 품질 조정
  --live-mirror                                            전면 카메라 프레임에서 보이는 대로 라이브 카메라 표시
  --live-resizable                                         라이브 카메라 프레임 크기 조정 가능
  --max-memory MAX_MEMORY                                  최대 RAM 용량 (GB)
  --execution-provider {cpu} [{cpu} ...]                   사용 가능한 실행 공급자 (선택: cpu, ...)
  --execution-threads EXECUTION_THREADS                    실행 스레드 수
  -v, --version                                            프로그램 버전 표시 및 종료

CLI 모드를 찾고 계신가요? -s/--source 인수를 사용하면 run 프로그램이 cli 모드로 실행됩니다.

언론

  • Ars Technica - "Deep-Live-Cam이 입소문을 타며 누구나 디지털 도플갱어가 될 수 있게 되다"
  • Yahoo! - "OK, 이 입소문 난 AI 라이브 스트림 소프트웨어는 정말 무섭다"
  • CNN Brasil - "AI가 웹캠에서 얼굴을 복제할 수 있다; 작동 방식 이해하기"
  • Bloomberg Technoz - "딥 라이브 캠 기술 알아보기, 사기 도구로 사용될 수 있다"
  • TrendMicro - "AI vs AI: 딥페이크와 eKYC"
  • PetaPixel - "딥페이크 AI 도구, 단 한 장의 사진으로 화상 통화에서 누구든지 될 수 있게 하다"
  • SomeOrdinaryGamers - "이거 미쳤다, 세상에. 완전 역겹다... 정말 대단하다"
  • IShowSpeed - "자 봐봐 봐봐, 채팅아, 우리가 원하는 얼굴로 보일 수 있어"
  • TechLinked (Linus Tech Tips) - "포즈, 표정, 조명까지 꽤 잘 매칭한다"
  • IShowSpeed - "이게 뭐야! 왜 내가 Vinny Jr처럼 보이지? 나 완전 Vinny Jr랑 똑같잖아!? 아니, 이건 미친 거야! 브로 이건 씨발 미친 거야!"

크레딧

  • ffmpeg: 비디오 관련 작업을 쉽게 만들어 줌
  • Henry: 이 저장소의 주요 기여자 중 한 명
  • deepinsight: 잘 만들어진 라이브러리와 모델을 제공한 insightface 프로젝트에 대해. 모델 사용은 비상업적 연구 목적으로만 허용됨을 알려드립니다.
  • havok2-htwo: 웹캠 코드 공유
  • GosuDRM: roop의 오픈 버전
  • pereiraroland26: 다중 얼굴 지원
  • vic4key: 이 프로젝트에 대한 지원 및 기여
  • kier007: 사용자 경험 개선
  • qitianai: 다국어 지원
  • laurigates: 모든 것을 분리하여 더 빠르게!
  • maxwbuckley: Mac에 최적화하기 위해 노력한 점!
  • 그리고 이 프로젝트에서 사용된 라이브러리 뒤에 있는 모든 개발자들.
  • 각주: 코드의 기본 저자는 s0md3v입니다.
  • 저장소에 별표를 눌러 이 프로젝트를 입소문나게 만든 모든 훌륭한 사용자들 ❤️

Stargazers

기여

Alt

달까지 별들 🚀

Star History Chart
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얼굴 매핑

여러 대상에게 동시에 다른 얼굴 사용

face_mapping_source

당신의 영화, 당신의 얼굴

실시간으로 어떤 얼굴로든 영화 감상

movie

라이브 쇼

라이브 쇼 및 공연 진행

show

밈

가장 입소문이 날 밈 만들기

show
Deep-Live-Cam의 다양한 얼굴 기능을 사용하여 제작됨

Omegle

Omegle에서 사람들을 놀라게 하세요

설치 (수동)

설치는 기술적 능력이 필요하며 초보자에게 적합하지 않습니다. 빠른 시작 버전 다운로드를 고려하세요.

macOS용:

Apple Silicon (M1/M2/M3)은 특정 설정이 필요합니다:

root@kitploit:~
# Python 3.11 설치 (특정 버전이 중요)
brew install [email protected]

# tkinter 패키지 설치 (GUI에 필요)
brew install [email protected]

# Python 3.11로 가상 환경 생성 및 활성화
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 종속성 설치
pip install -r requirements.txt

** 문제가 발생하여 가상 환경을 다시 설치해야 하는 경우 **

root@kitploit:~
# 가상 환경 비활성화
rm -rf venv

# 가상 환경 재설치
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 종속성 재설치
pip install -r requirements.txt

# gfpgan 및 basicsrs 문제 수정
pip install git+https://github.com/xinntao/BasicSR.git@master
pip uninstall gfpgan -y
pip install git+https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@master

실행: GPU가 없는 경우 python run.py를 사용하여 Deep-Live-Cam을 실행할 수 있습니다. 초기 실행 시 모델을 다운로드합니다(~300MB).

GPU 가속

CUDA 실행 공급자 (Nvidia)

  1. CUDA Toolkit 12.8.0 설치
  2. cuDNN v8.9.7 for CUDA 12.x 설치 (onnxruntime-gpu에 필요):
    • CUDA 12.x용 cuDNN v8.9.7 다운로드
    • cuDNN bin 디렉토리가 시스템 PATH에 있는지 확인
  3. 종속성 설치:
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. 사용법:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider cuda

CoreML 실행 공급자 (Apple Silicon)

Apple Silicon (M1/M2/M3) 특정 설치:

  1. 위의 macOS 설정을 Python 3.11로 완료했는지 확인합니다.
  2. 종속성 설치:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon
pip install onnxruntime-silicon==1.13.1
  1. 사용법:
root@kitploit:~
python3.11 run.py --execution-provider coreml

macOS 중요 사항:

  • Python 3.11을 반드시 사용해야 하며, 3.13과 같은 최신 버전이 아닙니다.
  • 여러 Python 버전이 설치된 경우 python이 아닌 python3.11 명령어로 항상 실행하세요.
  • _tkinter 누락 오류가 발생하면 tkinter 패키지를 재설치하세요: brew reinstall [email protected]
  • 모델 로딩 오류가 발생하면 모델이 올바른 폴더에 있는지 확인하세요.
  • 다른 Python 버전과 충돌이 발생하면 제거를 고려하세요:
    root@kitploit:~
    # 설치된 모든 Python 버전 나열
    brew list | grep python
    
    # 필요한 경우 충돌 버전 제거
    brew uninstall --ignore-dependencies [email protected]
    
    # Python 3.11만 유지
    brew cleanup
    

CoreML 실행 공급자 (Apple 레거시)

  1. 종속성 설치:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0
  1. 사용법:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider coreml

DirectML 실행 공급자 (Windows)

  1. 종속성 설치:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
  1. 사용법:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider directml

OpenVINO™ 실행 공급자 (Intel)

  1. 종속성 설치:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0
  1. 사용법:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider openvino