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恭喜你发现了这个宝藏，这里你会发现优质的开源项目、IT知识和有趣的内容。
AI 时代最引人关注或者说最具有争议的技术是什么？我想应该就是AI 换脸技术，但是毋庸置疑这种技术正以前所未有的速度渗透到我们的生活中，引起了广泛的关注和讨论。
今天我们分享的开源项目，它是一款实时视频换脸软件，可以让你在视频或者直播中进行换脸操作，它就是：Deep-Live-Cam
Deep-Live-Cam 是什么
Deep-Live-Cam 是一个创新的 AI 应用，它利用深度学习算法，通过单张照片实现视频中的人脸实时替换。这项技术的应用范围广泛，从娱乐到教育，从艺术创作到商业广告，都有着巨大的潜力。Deep-Live-Cam现在在GitHub上完全开源，在CPU上运行，可以使用NVIDIA CUDA、Apple Silicon（CoreML）、DirectML（Windows）、OpenVINO（Intel）进行GPU加速。
Deep-Live-Cam，在发布后短短的一周时间内，增长超过2万star，可见大家对于它的关注。我们先来看一下效果，可以看到效果非常不错。
同时该软件的开发人员意识到其可能存在不道德的应用，并致力于采取预防措施。它有一个内置检查，可以防止程序用于一些你懂的视频。
技术原理
Deep-Live-Cam 背后的技术原理涉及到面部识别、特征提取和面部融合等多个步骤。它通过深度学习模型，如 GFPGANv1.4 和 inswapper_128_fp16.onnx，精确识别源图像和目标视频中的人脸特征，然后进行像素级的融合，生成逼真的换脸效果。
GFPGANv1.4：
GFPGAN 是一个腾讯开源的用来恢复照片中人脸的开源项目，目前在github上以及超过了35K star，它利用预训练人脸 GAN（例如StyleGAN2）中封装的丰富多样的先验来进行盲人脸修复。
inswapper_128_fp16.onnx：inswapper提供支持的一键式换脸和修复。
Deep-Live-Cam 通过将多个技术融合，是得换脸能力可以落地到实时视频场景。
安装 Deep-Live-Cam
基本使用可以通过CPU运行，但速度也会非常慢。您可以按照基本安装的说明进行操作
1.运行需要
python（推荐 3.10）
pip
git
ffmpeg
visual studio 2022 运行时 (windows)
2. 克隆仓库
git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
3. 下载模型
GFPGANv1.4
inswapper_128_fp16.onnx
然后将这两个文件放在“ models ”文件夹中
4.安装依赖项
我们强烈建议使用 venv 以避免出现问题。
pip install -r requirements.txt对于 MAC OS，您必须安装或升级 python-tk 包：
brew install python-tk@3.10完成！如果您没有任何 GPU，您应该能够使用python run.py命令运行 roop。请记住，首次运行该程序时，它将下载一些模型，这可能需要一些时间，具体取决于您的网络连接。
使用 Deep-Live-Cam
执行python run.py命令将启动此窗口：
选择一张脸（包含所需脸部的图像）和目标图像/视频（您想要替换脸部的图像/视频），然后单击Start。打开文件资源管理器并导航到您选择输出的目录。您将找到一个名为的目录<video_title>，您可以在其中看到实时交换的帧。处理完成后，它将创建输出文件。就是这样。
网络摄像头模式
只需按照屏幕截图上的操作即可
选择一个面
点击直播
等待几秒钟（需要较长时间，通常需要 10 到 30 秒才能显示预览）
只需使用您最喜欢的屏幕截图即可像 OBS 一样进行流式传输
总结
整体来说 Tiny RDM 是一款功能齐备的Redis客户端工具，不输给市面的主流产品，可以作为开发和运维人员的日常工具。该项目系开发者为爱发电的开源作品，希望能有更多的优秀国产开源项目不断涌现，为国产开源添砖加瓦。
项目信息
项目名称：Deep-Live-Cam
GitHub 链接：https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
Star 数：25K
