Deep-Live-Cam：讓你一秒變臉！超酷AI深偽技術，直播、影片都好玩！
還在羨慕電影裡的變臉特效嗎？現在，你也可以輕鬆擁有！今天要介紹一款超夯的開源AI工具——Deep-Live-Cam，讓你用一張照片就能在直播或影片中即時變臉！無論是想變成偶像明星、動畫角色，還是惡搞朋友，都能輕鬆實現。
這篇文章將帶領你了解 Deep-Live-Cam 的核心功能、如何快速上手（包含給技術小白的建議）、以及使用時需要注意的倫理道德問題。準備好了嗎？讓我們一起進入這個神奇的變臉世界吧！
Deep-Live-Cam 是什麼？
簡單來說，Deep-Live-Cam 是一個基於人工智慧的深偽（Deepfake）工具。它厲害的地方在於：
- 即時性： 變臉效果是即時的，不像傳統 deepfake 需要漫長的渲染時間。
- 易用性： 只需要一張臉部照片，就能開始變臉。
- 多平台支援： 支援影片、圖片和 Webcam 模式，應用場景廣泛。
你可以用它來：
- 直播娛樂： 在直播中扮演不同角色，增加互動性。
- 影片創作： 快速製作惡搞影片或個人化電影。
- 視訊通話： 給朋友一個驚喜，甚至在線上會議中換上老闆的臉（誤）。
警語：請務必遵守倫理道德規範，切勿用於非法用途！
Deep-Live-Cam 有什麼酷炫的功能？
Deep-Live-Cam 不僅僅是變臉而已，它還內建了許多實用的功能，讓你的變臉體驗更上一層樓：
- 嘴部遮罩（Mouth Mask）： 這個功能可以保留你原本的嘴巴，讓你的表情更加自然生動。想像一下，你換上了別人的臉，但說話時還是自己的嘴型，是不是更逼真了呢？
- 多人臉部映射（Face Mapping）： 這個功能可以同時在多個對象上進行變臉。例如，你可以讓直播畫面中的所有人都變成同一個人的臉，創造出超現實的視覺效果。
- 影片換臉： 你可以直接把自己的臉放到喜歡的電影角色上，即時觀看「主演」自己的電影。
- 迷因產生器： Deep-Live-Cam 也能幫助你製作爆紅迷因，讓你在網路上成為焦點。
- Omegle 惡搞： 在 Omegle 這種隨機視訊聊天平台上，用 Deep-Live-Cam 給陌生人一個意想不到的驚喜。
給技術小白的快速上手指南
對於不熟悉技術的朋友，別擔心！Deep-Live-Cam 提供了預先構建好的版本，讓你只需簡單幾個步驟就能開始玩轉變臉。
- 下載預構建版本： 如果你使用 Windows 系統，並且擁有 NVIDIA 顯示卡，可以直接從 Gumroad 下載預先構建好的版本。Deep-Live-Cam Gumroad 連結
- 選擇臉部照片： 選擇一張你想要變成的臉部照片。
- 選擇攝影鏡頭： 選擇你要使用的攝影鏡頭。
- 按下「Live」按鈕： 開始即時變臉！
是不是超級簡單呢？
進階玩法：手動安裝與設定
如果你對技術有興趣，或者想要更深入地了解 Deep-Live-Cam 的運作原理，可以嘗試手動安裝。
提醒：手動安裝需要一定的技術基礎，請評估自身能力。
以下是手動安裝的步驟：
- 準備開發環境：
- Python： 建議使用 Python 3.10。
- pip： Python 的套件管理工具。
- git： 版本控制工具，用於下載 Deep-Live-Cam 的原始碼。
- ffmpeg： 用於處理影片的工具。
- Visual Studio 2022 Runtimes： (僅 Windows)
- 下載 Deep-Live-Cam 原始碼：
git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git cd Deep-Live-Cam - 下載模型：
將這兩個檔案放到
models資料夾中。 -
安裝依賴套件：
建議使用虛擬環境 (venv) 來隔離不同專案的依賴套件。
Windows：
python -m venv venv venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txtmacOS (Apple Silicon M1/M2/M3)：
# 安裝 Python 3.10 brew install python@3.10 # 安裝 tkinter brew install python-tk@3.10 # 建立並啟動虛擬環境 python3.10 -m venv venv source venv/bin/activate # 安裝依賴套件 pip install -r requirements.txt - 執行 Deep-Live-Cam：
如果沒有 GPU，可以直接執行：
python run.py第一次執行會下載模型，需要一些時間。
GPU 加速：
如果你的電腦有 NVIDIA 顯示卡，可以安裝 CUDA Toolkit 來加速 Deep-Live-Cam 的運算。
- CUDA Execution Provider (Nvidia)：
- 安裝 CUDA Toolkit 11.8.0
- 安裝依賴套件：
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu pip install onnxruntime-gpu==1.16.3 - 執行：
python run.py --execution-provider cuda
其他執行 Provider：
Deep-Live-Cam 也支援其他執行 Provider，例如：
- CoreML Execution Provider (Apple Silicon)： 適用於 Apple Silicon (M1/M2/M3) 的 Mac 電腦。
- DirectML Execution Provider (Windows)： 適用於 Windows 系統。
- OpenVINO™ Execution Provider (Intel)： 適用於 Intel 處理器。
詳細的安裝步驟可以參考 Deep-Live-Cam 的 GitHub 頁面。
錯誤排除指南
在安裝或使用 Deep-Live-Cam 的過程中，可能會遇到一些問題。以下是一些常見的錯誤和解決方案：
- 缺少
_tkinter模組 (macOS)：重新安裝 tkinter：
brew reinstall python-tk@3.10 - 模型載入錯誤：
確認模型檔案是否放置在正確的資料夾中 (
models)。 -
Python 版本衝突 (macOS)：
確保使用 Python 3.10，並移除其他版本的 Python：
brew list | grep python brew uninstall --ignore-dependencies python@3.11 python@3.13 brew cleanup
Deep-Live-Cam 的使用方式
Deep-Live-Cam 支援兩種使用模式：
- 圖片/影片模式：
- 執行
python run.py。 - 選擇來源臉部圖片和目標圖片/影片。
- 點擊「Start」按鈕。
- 輸出檔案會儲存在以目標影片命名的資料夾中。
- 執行
- Webcam 模式：
- 執行
python run.py。 - 選擇來源臉部圖片。
- 點擊「Live」按鈕。
- 等待預覽畫面出現（可能需要 10-30 秒）。
- 使用 OBS 等螢幕擷取工具進行直播。
- 更換臉部照片時，選擇新的來源圖片即可。
- 執行
道德風險與防範
Deepfake 技術雖然有趣，但也伴隨著潛在的道德風險。Deep-Live-Cam 的開發者也意識到這一點，並採取了一些預防措施：
- 內建檢查機制： Deep-Live-Cam 會自動檢查輸入的媒體，避免處理不適當的內容（例如：裸露、暴力、敏感資料等）。
- 使用者責任： 開發者強調使用者應負起責任，遵守法律和倫理規範。如果使用真實人物的臉部，務必取得當事人同意，並清楚標示為 deepfake。
請務必注意，Deepfake 技術可能被用於：
- 散播假新聞： 偽造政治人物的言論，影響選舉。
- 網路霸凌： 惡意變換他人臉部，進行人身攻擊。
- 詐騙： 偽裝成親友，騙取錢財。
身為使用者，我們應該：
- 尊重他人權益： 未經同意，不得使用他人臉部進行 deepfake。
- 誠實告知： 分享 deepfake 內容時，務必明確標示。
- 提高警覺： 學習辨識 deepfake 技術，避免被誤導。
Deep-Live-Cam 的社群迴響
Deep-Live-Cam 在網路上引起了廣泛的討論，許多媒體都對它進行了報導，像是 Ars Technica、Dataconomy、NewsBytes 等等。
有些人認為 Deep-Live-Cam 是一種有趣的娛樂工具，可以創造出許多意想不到的效果。但也有人擔心 deepfake 技術被濫用，可能對社會造成負面影響。
無論如何，Deep-Live-Cam 的出現都提醒我們，科技的發展是一把雙面刃，我們應該以負責任的態度來使用它。
總結
Deep-Live-Cam 是一款功能強大、易於使用的 AI 變臉工具。無論你是想在直播中娛樂觀眾、製作惡搞影片，還是探索 deepfake 技術的奧秘，Deep-Live-Cam 都能滿足你的需求。
但請務必記住，科技始終來自於人性，我們應該以道德為底線，善用科技的力量，創造更美好的未來。
希望這篇文章能幫助你更了解 Deep-Live-Cam，如果你有任何問題或想法，歡迎在下方留言分享！
參考閱讀
https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
