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Deep-Live-Cam

Echtzeit-Gesichtstausch und Videodeepfake-Generierung mit nur einem einzigen Bild.

Echtzeit-KI-Gesichtstausch- und Deepfake-Tool

Führen Sie Echtzeit-Videogesichtstausch und Webcam-Deepfakes von einem einzigen Quellbild aus.

Für immer kostenlos · Open Source · AGPL-3.0
✓ Needs IT✓ Im Browser✓ Echtzeit-Zusammenarbeit
7.6
ZEKAI
Leistungsstarkes Echtzeit-Deepfake-Dienstprogramm
Frei & Open Source · Industrie
Einfache Einrichtung4
Nützlichkeit7
Wartung9.5
Community9.8
★ 97,226
GITHUB
Oct 2026
AKTUALISIERT
AGPL-3.0
LIZENZ
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⚡ Schnelle Antwort

Deep-Live-Cam ist ein Open-Source-Tool für Echtzeit-Gesichtstausch und Videodeepfakes, das mit einem einzigen Referenzbild arbeitet. Es eignet sich für Entwickler, digitale Künstler und Medienkreative, die einen schnellen Gesichtsaustausch in Live-Webcams oder Videodateien benötigen.

Läuft auf
Cross-platform
Hosting
Desktop
Sprachen
Python
Lizenz
AGPL-3.0

Was es ist

Die Software erfasst Webcam-Feeds oder verarbeitet Videodateien, um Gesichter mithilfe von ONNX-Modellen wie inswapper und GFPGAN dynamisch auszutauschen. Sie bietet spezielle Steuerungen wie Mouth Masking zur Wahrung natürlicher Mundbewegungen und Face Mapping zur gleichzeitigen Handhabung mehrerer Personen.

Für wen

Es eignet sich für KI-Medienkünstler und Entwickler, die mit generativen Videopipelines experimentieren. Es ist nicht geeignet für Anfänger ohne technische Kenntnisse, es sei denn, sie entscheiden sich für die vorgefertigte Ultimate-Version.

Wichtige Funktionen

Echtzeit-Gesichtstausch

Führen Sie Live-Videodeepfakes und Webcam-Swaps mit einem einzigen Referenzbild durch.

Mouth Masking

Behalten Sie Ihre ursprüngliche Mundregion für genaue Bewegungen während der Verarbeitung bei.

Multi-Subject Mapping

Wenden Sie verschiedene Gesichter gleichzeitig auf mehrere Personen innerhalb desselben Frames an.

Hardwarebeschleunigung

Laufen Sie effizient über Ausführungsprovider wie CUDA, CoreML, DirectML oder OpenVINO.

Erste Schritte

Startklar in 3 Schritten

1
Klonen Sie das Repository und installieren Sie Python zusammen mit FFmpeg und Visual Studio-Build-Tools.
2
Laden Sie die erforderlichen ONNX-Modelle herunter und legen Sie sie in den Ordner models.
3
Installieren Sie die Abhängigkeiten in einer virtuellen Umgebung und führen Sie python run.py aus.
Klartext

Unser ehrliches Fazit

Stärken

  • Funktioniert in Echtzeit bei Live-Webcam-Streams und vorab aufgezeichneten Videodateien
  • Erfordert nur ein einziges Referenzbild, um den Gesichtstausch zu generieren
  • Unterstützt mehrere Hardwarebeschleunigungs-Backends einschließlich NVIDIA, Apple Silicon und Intel
  • Beinhaltet integrierte Inhaltsprüfungen, um die Verarbeitung unangemessener Medien zu blockieren

Schwächen

  • Die manuelle Installation erfordert fundierte technische Kenntnisse, spezifische Python-Versionen und Abhängigkeitsmanagement
  • Erfordert das Herunterladen externer ONNX-Modelle und die ordnungsgemäße Konfiguration von Ausführungsprovidern
  • Die kostenlose Version erfordert lokale Hardwareressourcen, während die Ultimate-Version den Kauf über eine externe Website erfordert
Kosten

Preise & Lizenz

Der Repository-Code ist unter seiner Open-Source-Lizenz kostenlos, aber die Ersteller bieten auf ihrer offiziellen Website eine kostenpflichtige, vorgefertigte Ultimate-Version mit exklusiven Funktionen und bevorzugtem Support an.

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Fragen

FAQ

Welche Hardware benötige ich, um dieses Tool auszuführen?

Sie können es auf einer CPU ausführen, aber für eine Echtzeit-Leistung wird eine GPU-Beschleunigung über NVIDIA CUDA, Apple Silicon CoreML, DirectML oder OpenVINO dringend empfohlen.

Kann ich Live-Webcam-Feeds verarbeiten?

Ja, Sie können Ihren Kamera-Feed direkt in der Benutzeroberfläche auswählen und auf Live drücken, um den Echtzeit-Gesichtstausch auszuführen.

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