Deep-Live-Cam 实时换脸技术：从入门到实战指南
一、项目简介
Deep-Live-Cam 是一款基于深度学习的开源实时换脸工具，由 GitHub 开发者 hacksider 团队维护。其核心功能是通过单张图片实现视频或直播中的人脸实时替换，支持多平台（Windows、macOS、Linux）及多种硬件加速方案（CPU/GPU/CoreML/DirectML/OpenVINO）。项目旨在为内容创作者、开发者提供高效、易用的 AI 换脸解决方案，同时兼顾隐私保护和伦理约束，内置防滥用机制 。
核心优势：
- 实时性：毫秒级换脸效果，满足直播、视频会议等场景需求。
- 低门槛：无需训练模型，仅需单张图像即可生成高质量换脸效果。
- 开源社区支持：活跃的开发者社区持续优化算法与兼容性。
二、技术原理
Deep-Live-Cam 的实现基于以下技术栈：
- 人脸检测与对齐：使用 InsightFace 库快速定位视频帧中的人脸关键点，确保精准对齐 。
- 特征提取与融合：通过 GFP-GANv1.4 模型修复低质量人脸，结合 inswapper_128_fp16.onnx 模型
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