
Deep-Live-Cam v2.7.5-Ultimate
troca de rosto em tempo real e deepfake de vídeo com um clique usando apenas uma única imagem
Deep-Live-Cam 2.1.6
Troca de rosto e deepfake em vídeo em tempo real com um único clique e apenas uma única imagem.
Aviso Legal
Este software de deepfake foi projetado para ser uma ferramenta produtiva para a indústria de mídia gerada por IA. Ele pode ajudar artistas a animar personagens personalizados, criar conteúdo envolvente e até mesmo usar modelos para design de roupas.
Estamos cientes do potencial para aplicações antiéticas e estamos comprometidos com medidas preventivas. Uma verificação integrada impede que o programa processe mídia inadequada (nudez, conteúdo gráfico, material sensível como imagens de guerra, etc.). Continuaremos a desenvolver este projeto de forma responsável, cumprindo a lei e a ética. Podemos encerrar o projeto ou adicionar marcas d'água se for legalmente exigido.
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Uso Ético: Espera-se que os usuários usem este software de forma responsável e legal. Se usar o rosto de uma pessoa real, obtenha o consentimento dela e rotule claramente qualquer saída como deepfake ao compartilhar online.
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Restrições de Conteúdo: O software inclui verificações integradas para impedir o processamento de mídia inadequada, como nudez, conteúdo gráfico ou material sensível.
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Conformidade Legal: Cumprimos todas as leis e diretrizes éticas relevantes. Se for legalmente exigido, podemos encerrar o projeto ou adicionar marcas d'água à saída.
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Responsabilidade do Usuário: Não somos responsáveis pelas ações do usuário final. Os usuários devem garantir que o uso do software esteja alinhado com os padrões éticos e requisitos legais.
Ao usar este software, você concorda com estes termos e se compromete a usá-lo de uma maneira que respeite os direitos e a dignidade dos outros.
Espera-se que os usuários usem este software de forma responsável e legal. Se usar o rosto de uma pessoa real, obtenha o consentimento dela e rotule claramente qualquer saída como deepfake ao compartilhar online. Não somos responsáveis pelas ações do usuário final.
Deep-Live-Cam 2.7.5 Ultimate Pré-Compilado!
Windows • Mac Silicon • CPU • NVIDIA • AMD
Compilações otimizadas para o seu hardware.
Ultimate inclui mais de 30 recursos exclusivos, otimizações de desempenho e suporte prioritário. Temos apenas um único site oficial, que é https://deeplivecam.net . Tenha cuidado sobre onde você baixa outras versões deste aplicativo, além desse site e deste repositório do github.
Perfeito se você quiser a configuração mais rápida com zero instalação manual, dependências pré-configuradas e compilações otimizadas para cada plataforma suportada.
TLDR; Deepfake ao Vivo em apenas 3 Cliques

- Selecione um rosto
- Selecione qual câmera usar
- Pressione ao vivo!
Recursos e Usos - Tudo em tempo real
Máscara de Boca
Mantenha sua boca original para movimentos precisos usando a Máscara de Boca
Mapeamento de Rosto
Use rostos diferentes em vários sujeitos simultaneamente
Seu Filme, Seu Rosto
Assista filmes com qualquer rosto em tempo real
Show ao Vivo
Execute shows e apresentações ao vivo
Memes
Crie Seu Meme Mais Viral Até Agora
Criado usando o recurso Many Faces no Deep-Live-Cam
Omegle
Surpreenda as pessoas no Omegle
Instalação (Manual)
Esteja ciente de que a instalação requer habilidades técnicas e não é para iniciantes. Considere baixar a versão quickstart.
Clique para ver o processo
Instalação
Isso provavelmente funcionará no seu computador, mas será mais lento, pois utiliza a CPU.
1. Configure Sua Plataforma
- Python (3.14 recomendado; 3.11-3.14 suportado)
- pip
- git
- ffmpeg -
iex (irm ffmpeg.tc.ht) - Visual Studio 2022 Runtimes (Windows)
2. Clone o Repositório
git clone --depth 1 https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam
3. Baixe os Modelos
Coloque esses arquivos na pasta "models".
4. Instale as Dependências
Recomendamos fortemente o uso de um venv para evitar problemas.
Para Windows:
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
Para Linux:
# Certifique-se de usar o Python 3.14 instalado
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Para macOS:
Apple Silicon (M1 a M5) requer configuração específica:
# Instale o Python 3.14
brew install [email protected]
# Instale o pacote tkinter (necessário para a GUI)
brew install [email protected]
# Crie e ative o ambiente virtual com Python 3.14
python3.14 -m venv venv
source venv/bin/activate
# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt
** Caso algo dê errado e você precise reinstalar o ambiente virtual **
# Desative o ambiente virtual
rm -rf venv
# Reinstale o ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# instale as dependências novamente
pip install -r requirements.txt
# correção de problema do gfpgan e basicsrs
pip install git+https://github.com/xinntao/BasicSR.git@master
pip uninstall gfpgan -y
pip install git+https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@master
Executar: Se você não tiver uma GPU, pode executar o Deep-Live-Cam usando python run.py. Observe que a execução inicial baixará os modelos (~300MB).
Aceleração de GPU
Provedor de Execução CUDA (Nvidia)
- Instale o CUDA Toolkit 12.8.0
- Instale o cuDNN v8.9.7 para CUDA 12.x (necessário para onnxruntime-gpu):
- Baixe o cuDNN v8.9.7 para CUDA 12.x
- Certifique-se de que o diretório bin do cuDNN esteja no seu PATH do sistema
- Instale as dependências:
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
- Uso:
python run.py --execution-provider cuda
Provedor de Execução CoreML (Apple Silicon)
Instalação específica para Apple Silicon (M1 a M5):
- Certifique-se de ter concluído a configuração do macOS acima usando Python 3.14.
- Nenhuma etapa de instalação extra é necessária — o
requirements.txtpuxa a compilação oficial doonnxruntime, cujos wheels para macOS incluem o provedor de execução CoreML. Se você instalou anteriormente o fork não mantidoonnxruntime-silicon, remova-o primeiro, pois ele obscurece o pacote real:
pip uninstall onnxruntime-silicon
pip install -r requirements.txt
- Uso:
python3.14 run.py --execution-provider coreml
Notas Importantes para macOS:
- Python 3.11 é o mínimo (onnxruntime removeu o suporte a 3.10); 3.14 é recomendado
- Sempre execute com o comando
python3.14, não apenaspython, se você tiver várias versões do Python instaladas - Se você receber um erro sobre
_tkinterausente, reinstale o pacote tkinter:brew reinstall [email protected] - Se você receber erros de carregamento de modelo, verifique se seus modelos estão na pasta correta
- Se você encontrar conflitos com outras versões do Python, considere desinstalá-las:
# Liste todas as versões do Python instaladas brew list | grep python # Desinstale versões conflitantes, se necessário brew uninstall --ignore-dependencies [email protected] # Mantenha apenas o Python 3.14 brew cleanup
Provedor de Execução CoreML (Apple Legacy)
- Instale as dependências:
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0
- Uso:
python run.py --execution-provider coreml
Provedor de Execução DirectML (Windows)
- Instale as dependências:
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
- Uso:
python run.py --execution-provider directml
Provedor de Execução OpenVINO™ (Intel)
- Instale as dependências:
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0
Nota: onnxruntime-openvino mais recente que 1.21.0 deve ser instalado junto com openvino, e as duas versões devem corresponder uma a uma. Os pares suportados são:
| onnxruntime-openvino | OpenVINO |
|---|---|
| 1.24.1 | 2025.4.1 |
| 1.23.0 | 2025.3 |
| 1.22.0 | 2025.1 |
# Exemplo: onnxruntime-openvino 1.24.1 emparelha com OpenVINO 2025.4.1
pip install openvino==2025.4.1
pip install onnxruntime-openvino==1.24.1
Consulte os requisitos do Provedor de Execução OpenVINO para obter os detalhes completos do mapeamento de versões.
- Uso:
python run.py --execution-provider openvino
Uso
1. Modo Imagem/Vídeo
- Execute
python run.py. - Escolha uma imagem de rosto de origem e uma imagem/vídeo de destino.
- Clique em "Start".
- A saída será salva em um diretório nomeado após o vídeo de destino.
2. Modo Webcam
- Execute
python run.py. - Selecione uma imagem de rosto de origem.
- Clique em "Live".
- Aguarde a pré-visualização aparecer (10-30 segundos).
- Use uma ferramenta de captura de tela como OBS para transmitir.
- Para mudar o rosto, selecione uma nova imagem de origem.
Baixe todos os modelos neste link do huggingface
Argumentos de Linha de Comando (Não Mantidos)
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
Procurando um modo CLI? Usar o argumento -s/--source fará o programa rodar em modo cli.
Imprensa
- Ars Technica - "Deep-Live-Cam goes viral, allowing anyone to become a digital doppelganger"
- Yahoo! - "OK, this viral AI live stream software is truly terrifying"
- CNN Brasil - "IA consegue clonar rostos na webcam; entenda funcionamento"
- Bloomberg Technoz - "Get to know Deep Live Cam technology, it can be used as a tool for deception."
- TrendMicro - "AI vs AI: DeepFakes and eKYC"
- PetaPixel - "Deepfake AI Tool Lets You Become Anyone in a Video Call With Single Photo"
- SomeOrdinaryGamers - "That's Crazy, Oh God. That's Fucking Freaky Dude... That's So Wild Dude"
- IShowSpeed - "Alright look look look, now look chat, we can do any face we want to look like chat"
- TechLinked (Linus Tech Tips) - "They do a pretty good job matching poses, expression and even the lighting"
- IShowSpeed - "What the F**! Why do I look like Vinny Jr? I look exactly like Vinny Jr!? No, this shit is crazy! Bro This is F*** Crazy!"*
Créditos
- ffmpeg: por tornar as operações relacionadas a vídeo fáceis
- Henry: Um dos principais contribuidores deste repositório
- deepinsight: pelo seu projeto insightface que forneceu uma biblioteca e modelos bem feitos. Lembre-se de que o uso do modelo é apenas para fins de pesquisa não comercial.
- havok2-htwo: por compartilhar o código para webcam
- GosuDRM: pela versão aberta do roop
- pereiraroland26: Suporte para múltiplos rostos
- vic4key: Por apoiar/contribuir com este projeto
- kier007: por melhorar a experiência do usuário
- qitianai: pelo suporte multilíngue
- laurigates: Desacoplando coisas para tornar tudo mais rápido!
- maxwbuckley: Por fazer o esforço de otimizar isso para mac!
- e todos os desenvolvedores por trás das bibliotecas usadas neste projeto.
- Nota de rodapé: Esteja ciente de que o autor base do código é s0md3v
- Todos os usuários maravilhosos que ajudaram a tornar este projeto viral ao dar estrela no repositório ❤️