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Deep-Live-Cam — troca de rosto em tempo real e deepfake de vídeo com um clique usando apenas uma única imagem | Kitploit
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Deep-Live-Cam

troca de rosto em tempo real e deepfake de vídeo com um clique usando apenas uma única imagem

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95.9k14.0k78há 10h 16mRevisado pelo Kitploit

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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.

hacksider%2FDeep-Live-Cam | Trendshift

Demo GIF

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.

  • 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.

  • Restrições de Conteúdo: O software inclui verificações integradas para impedir o processamento de mídia inadequada, como nudez, conteúdo gráfico ou material sensível.

  • 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.

  • 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!

Lite / Ultimate Download Banner

Windows     Mac Silicon     CPU

Windows • Mac Silicon • CPU • NVIDIA • AMD

Compilações otimizadas para o seu hardware.

Download

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

easysteps

  1. Selecione um rosto
  2. Selecione qual câmera usar
  3. 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

resizable-gif

Mapeamento de Rosto

Use rostos diferentes em vários sujeitos simultaneamente

face_mapping_source

Seu Filme, Seu Rosto

Assista filmes com qualquer rosto em tempo real

movie

Show ao Vivo

Execute shows e apresentações ao vivo

show

Memes

Crie Seu Meme Mais Viral Até Agora

show
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

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

3. Baixe os Modelos

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

Coloque esses arquivos na pasta "models".

4. Instale as Dependências

Recomendamos fortemente o uso de um venv para evitar problemas.

Para Windows:

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

Para Linux:

root@kitploit:~
# Certifique-se de usar o Python 3.14 instalado
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

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

  • Baixe os modelos aqui

Argumentos de Linha de Comando (Não Mantidos)

root@kitploit:~
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 ❤️

Stargazers

Contribuições

Alt

Estrelas até a Lua 🚀

Star History Chart
Baixar ferramenta

Para macOS:

Apple Silicon (M1 a M5) requer configuração específica:

root@kitploit:~
# 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 **

root@kitploit:~
# 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)

  1. Instale o CUDA Toolkit 12.8.0
  2. 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
  3. Instale as dependências:
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==1.26.0
  1. Uso:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider cuda

Provedor de Execução CoreML (Apple Silicon)

Instalação específica para Apple Silicon (M1 a M5):

  1. Certifique-se de ter concluído a configuração do macOS acima usando Python 3.14.
  2. Nenhuma etapa de instalação extra é necessária — o requirements.txt puxa a compilação oficial do onnxruntime, cujos wheels para macOS incluem o provedor de execução CoreML. Se você instalou anteriormente o fork não mantido onnxruntime-silicon, remova-o primeiro, pois ele obscurece o pacote real:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime-silicon
pip install -r requirements.txt
  1. Uso:
root@kitploit:~
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 apenas python, se você tiver várias versões do Python instaladas
  • Se você receber um erro sobre _tkinter ausente, 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:
    root@kitploit:~
    # 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)

  1. Instale as dependências:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0
  1. Uso:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider coreml

Provedor de Execução DirectML (Windows)

  1. Instale as dependências:
root@kitploit:~
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
  1. Uso:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider directml

Provedor de Execução OpenVINO™ (Intel)

  1. Instale as dependências:
root@kitploit:~
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-openvinoOpenVINO
1.24.12025.4.1
1.23.02025.3
1.22.02025.1
root@kitploit:~
# 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.

  1. Uso:
root@kitploit:~
python run.py --execution-provider openvino