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Deep-Live-Cam

Échange de visage en temps réel et génération de deepfakes vidéo à l'aide d'une seule image.

Outil de deepfake et d'échange de visage par IA en temps réel

Effectuez un échange de visage vidéo en temps réel et des deepfakes de webcam à partir d'une seule image source.

Gratuit pour toujours · open source · AGPL-3.0
✓ Needs IT✓ Dans le navigateur✓ Collaboration en temps réel
7.6
ZEKAI
Utilitaire de deepfake en temps réel puissant
Libre & open source · Industrie
Facilité d'installation4
Utilité7
Maintenance9.5
Communauté9.8
★ 97,226
GITHUB
Oct 2026
MIS À JOUR
AGPL-3.0
LICENCE
🛠 Pas envie de l'héberger vous-même ? Nous pouvons l'installer →
⚡ Réponse rapide

Deep-Live-Cam est un outil open source d'échange de visage en temps réel et de deepfake vidéo qui fonctionne à partir d'une seule image de référence. Il convient aux développeurs, aux artistes numériques et aux créateurs de médias qui ont besoin d'un remplacement rapide des visages dans des webcams en direct ou des fichiers vidéo.

Fonctionne sur
Cross-platform
Hébergement
Desktop
Langues
Python
Licence
AGPL-3.0

Qu'est-ce que c'est

Le logiciel capture les flux de webcam ou traite les fichiers vidéo pour échanger des visages de manière dynamique à l'aide de modèles ONNX tels que inswapper et GFPGAN. Il propose des commandes spécialisées comme le masquage de la bouche pour préserver le mouvement naturel de la bouche et le mappage de visage pour gérer plusieurs sujets simultanément.

Pour qui

Il convient aux artistes multimédias IA et aux développeurs expérimentant avec des pipelines vidéo génératifs. Il ne convient pas aux débutants sans compétences techniques à moins qu'ils n'optent pour la version Ultimate pré-construite.

Fonctionnalités clés

Échange de visage en temps réel

Effectuez des deepfakes vidéo en direct et des échanges de webcam avec une seule image de référence.

Masquage de la bouche

Conservez votre région buccale d'origine pour un mouvement précis pendant le traitement.

Mappage multi-sujet

Appliquez différents visages à plusieurs sujets simultanément dans le même cadre.

Accélération matérielle

Exécutez efficacement via les fournisseurs d'exécution CUDA, CoreML, DirectML ou OpenVINO.

Comment démarrer

Opérationnel en 3 étapes

1
Clonez le dépôt et installez Python ainsi que FFmpeg et les outils de génération Visual Studio.
2
Téléchargez les modèles ONNX requis et placez-les dans le dossier models.
3
Installez les dépendances dans un environnement virtuel et exécutez python run.py.
Franchement

Notre verdict honnête

Ses atouts

  • Fonctionne en temps réel sur les flux de webcam en direct et les fichiers vidéo préenregistrés
  • Ne nécessite qu'une seule image de référence pour générer l'échange de visage
  • Prend en charge plusieurs backends d'accélération matérielle, notamment NVIDIA, Apple Silicon et Intel
  • Comprend des vérifications de contenu intégrées pour bloquer le traitement de médias inappropriés

Ses limites

  • L'installation manuelle nécessite des compétences techniques approfondies, des versions Python spécifiques et une gestion des dépendances
  • Nécessite des téléchargements de modèles ONNX externes et une configuration appropriée des fournisseurs d'exécution
  • La version gratuite nécessite des ressources matérielles locales, tandis que la version Ultimate nécessite un achat via un site externe
Coût

Tarifs & licence

Le code du dépôt est gratuit sous sa licence open source, mais les créateurs proposent une version Ultimate pré-construite payante avec des fonctionnalités exclusives et un support prioritaire sur leur site officiel.

Travail rémunéré

Missions pour francophones

876 missions ouvertes à distance en entraînement d’IA, mises à jour le 15 novembre 2026 ; la plupart paient $20–$170 de l’heure. 8 d’entre elles demandent des francophones. Zekai les liste gratuitement ; la candidature se fait sur la plateforme de l’employeur.

Voir tous les postes ouverts →
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Alternatives

Pour aller plus loin

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Questions

FAQ

Quel matériel ai-je besoin pour exécuter cet outil ?

Vous pouvez l'exécuter sur un CPU, mais l'accélération GPU via NVIDIA CUDA, Apple Silicon CoreML, DirectML ou OpenVINO est fortement recommandée pour des performances en temps réel.

Puis-je traiter des flux de webcam en direct ?

Oui, vous pouvez sélectionner votre flux de caméra directement dans l'interface et appuyer sur live pour exécuter l'échange de visage en temps réel.

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