Wie mache ich mit Deep Reside Cam in Echtzeit-Gesichtsaustausch?

DeepFake- und Face -Swap -Technologien werden in alltäglichen digitalen Inhalten immer häufiger. Deep Reside Cam ist ein Open-Supply-Software, das es ermöglicht, Echtzeit-Gesichtswechsel durchzuführen und DeepFake-Movies mit nur einem einzigen Bild zu erstellen. Das Software ist unkompliziert und zugänglich und bietet natürliche Ergebnisse, die Gesichtsausdrücke, Beleuchtung und Kopfbewegung beibehalten. Es unterstützt eine breite Palette von {Hardware} und ist nützlich für Ersteller, Pädagogen und Entwickler, die mit visuellen Medien arbeiten. In diesem Weblog werde ich die Funktionsweise von Deep Reside Cam, die Einrichtung und das, was ich beachten soll, bei der Verwendung verantwortungsbewusst in Echtzeit-Gesichts-Swap-Instruments untersuchen.

Was ist Deep Reside Cam?

Deep Reside Cam ist eine AI-basierte Anwendung, die Echtzeit-Gesichtswechsel in Reside-Video-Feeds ermöglicht und ein Klick DeepFake unterstützt Videogenerierung. Mit maschinellem Lernmodellen ägt es das Gesicht einer Particular person auf einen anderen und bewahrt natürliche Ausdrücke, Beleuchtung und Winkel. Das Software ist im Hinblick auf Einfachheit gestaltet und benötigt nur ein einzelnes Quellbild, um realistische Ergebnisse zu erzielen.

Schlüsselmerkmale

• Reside -Gesichtswechsel: Wechselt die Gesichter in Video -Feeds schnell mit minimaler Verzögerung.
• Einfache Deepfakes: Ermöglicht die DeepFake -Video -Generierung mühelos mit einem einzigen Bild.
• Funktioniert auf vielen Systemen: Läuft auf CPU, Nvidia CUDA und Apple Silicon {Hardware}.
• Bessere Bildqualität: Verwendet Modelle wie GFPGAN, um tauschende Gesichter actual aussehen zu lassen. Dies verbessert die Echtzeit-Gesichts-Swap-Grafiken.
• Sicherheitsmaßnahmen: Beinhaltet Überprüfungen, um die Verwendung mit schlechten Inhalten zu stoppen. Dies unterstützt rechtliche und ethische Requirements.

Wie tiefe Reside -Kamera funktioniert im Inneren?

Deep Reside Cam verwendet mehrere wichtige KI -Modelle. Diese Modelle führen ihre Echtzeit-Gesichts-Swap-Funktionen mit:

• InSwapper: Insightface hat dieses Modell entwickelt. Es trainierte auf Millionen von Gesichtsbildern. Das Modell färbt 3D -Gesichtsstrukturen aus 2D -Bildern. Es trennt Identitätsfunktionen von Pose -Funktionen. Dies ermöglicht einen glatten Gesichtsersatz.
• GFPGAN: Nach dem Gesichtstausch verbessert GFPGGGAN die Bildqualität. Es verfeinert Particulars und korrigiert Bildfehler. Dieser Prozess sorgt für einen realistischen Look für die DeepFake -Videogeneration.

Deep Reside Cam unterstützt verschiedene {Hardware}. Dies schließt CPU, Nvidia CUDA und Apfel Silizium ein. Das Softwaredesign ist modular. Diese Struktur ermöglicht einfache Aktualisierungen. Neue Modelle können hinzugefügt werden, wie sie erscheinen.

Erste Schritte: Set up und Setup

Dieser Abschnitt führt Sie durch die Set up von Deep Reside Cam. Befolgen Sie diese Schritte sorgfältig für ein erfolgreiches Setup. Die ordnungsgemäße Set up bereitet die Software program für den Echtzeit-Gesichtsweich- und Deepfake-Videogenerierung vor.

Installieren von Python 3.10

Deep Reside Cam empfiehlt die Verwendung von Python Model 3.10. Neuere Versionen wie 3.12 oder 3.13 können Fehler verursachen. Wenn Sie eine neuere Python -Model als 3.10 verwenden, sehen Sie möglicherweise diesen Fehler: modulenotFoundError: kein Modul mit dem Namen „Distutils“. Dieser Fehler tritt auf, weil Distutils nicht Teil neuerer Pythonversionen ist. Durch die Verwendung von Python 3.10 vermeidet dies.

Besuchen Sie die offizielle Python -Launch -Seite Hier.

Installieren von FFMPEG

Die Videoverarbeitung wird von FFMPEG für Deep Reside Cam behandelt.

Laden Sie FFMPEG herunter: Wir führen dieses System unter Linux aus, additionally

# Make a listing in your house for FFmpeg

mkdir -p ~/apps/ffmpeg && cd ~/apps/ffmpeg

# Obtain a static construct of FFmpeg for Linux

wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz

# Extract it

tar -xf ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz

# Enter the extracted listing

cd ffmpeg-*-amd64-static

# Check it

ffmpeg -version

Es wird die Model von FFMPEG ausdrucken, die Sie installiert haben. Fügen Sie nun ffmpeg zum Pfad hinzu:

export PATH="$HOME/apps/ffmpeg/ffmpeg-*-amd64-static:$PATH"

Klon Deep Reside Cam Repository

Holen Sie sich als Nächstes die Deep Reside Cam -Projektdateien.

Klon mit Git: Öffnen Sie Ihr Terminal oder die Eingabeaufforderung. Navigieren Sie mit CD zu Ihrem gewünschten Verzeichnis Ihren gewünschten Pfad. Dann rennen Sie:

git clone https://github.com/hacksider/Deep-Reside-Cam.git

Das Terminal zeigt den Klonschritt. Ändern Sie nun das Verzeichnis mithilfe

cd Deep-Reside-Cam

Laden Sie AI -Modelle herunter

Deep Reside Cam braucht spezielle KI -Modelle, um zu funktionieren.

1. Laden Sie diese beiden Modelldateien herunter:
2. Legen Sie beide heruntergeladenen Dateien in den Ordner „Modelle“ im Projektverzeichnis Deep-Reside-Cam:

Installieren Sie Abhängigkeiten mit Venv

Die Verwendung einer virtuellen Umgebung (Venv) wird empfohlen. Es hält Projektabhängigkeiten isoliert. Venv ist ein Python -Werkzeug. Es schafft isolierte Python -Umgebungen. Dies verhindert Paketkonflikte zwischen Projekten. Jedes Projekt kann seine eigenen Paketversionen haben. Es hält Ihre Hauptpython -Set up sauber.

Virtuelle Umgebung erstellen: Öffnen Sie Ihr Terminal im Wurzelverzeichnis für Tiefenlive-Cam. Laufen:

python -m venv deepcam

Wenn Sie mehrere Python -Versionen haben, geben Sie Python 3.10 mit seinem vollständigen Pfad an:

/path/to/your/python3.10 -m venv deepcam

1. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

On macOS/Linux
supply deepcam/bin/activate

2. Ihre Befehlszeile sollte jetzt zu Beginn angezeigt werden (Deepcam):

Installieren Sie die erforderlichen Pakete: Mit aktiven virtuellen Umgebung führen Sie aus:

pip set up -r necessities.txt

Dieser Vorgang kann einige Minuten dauern, bis er alle erforderlichen Bibliotheken für die App heruntergeladen wird.

Ausführen der Anwendung (anfängliche CPU -Ausführung)

Nach der Set up von Abhängigkeiten können Sie das Programm ausführen.

Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus (stellen Sie sicher, dass Venv aktiv ist):

python run.py

Notiz: Wenn Sie dies zum ersten Mal ausführen, lädt das Programm zusätzliche Modelldateien (ca. 300 MB) herunter.

Ihre tiefe Reside-Kamera sollte jetzt für den CPU-basierten Betrieb bereit sein:



Testen Sie die tiefe lebende Kamera

Laden Sie das Quellgesicht und ein Zielgesicht hoch und klicken Sie dann auf „Begin“, und es wird mit dem Austausch Ihres Gesichts von der Quelle zum Ziel -Picture gestartet.



Ausgabe:



Wir können sehen, dass das Modell intestine abschneidet und uns eine gute Ausgabe bietet.

Testen der Reside -Funktion

Wählen Sie zum Testen der Reside -Funktion ein Gesicht aus und klicken Sie dann auf Reside aus den verfügbaren Optionen.



Ausgabe:



Die Modellausgaben in der Reside -Funktion sind ebenfalls lobenswert, obwohl der Camara -Second aufgrund teurer Berechnungen im Hintergrund sehr niedrig ist.



Wir haben auch festgestellt, dass das Modell während der Verwendung unserer Brille seine Genauigkeit nicht verliert. Es ist in der Lage, das Gesicht auszutauschen, selbst wenn ein Objekt zwischen dem Gesicht und der Camara kommt.

Verwenden der GPU -Beschleunigung (non-compulsory)

Für eine schnellere Leistung können Sie die GPU -Beschleunigung verwenden, wenn Ihre {Hardware} diese unterstützt.

Nvidia Cuda Beschleunigung

Installieren Sie das CUDA -Toolkit: Stellen Sie sicher, dass Cuda Toolkit 11.8 von der NVIDIA -Web site installiert ist.

Abhängigkeiten installieren:

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu

pip set up onnxruntime-gpu==1.16.3

Mit Cuda laufen:

python run.py --execution-provider cuda

Wenn das Programmfenster ohne Fehler geöffnet wird, funktioniert die CUDA -Beschleunigung.

Wie benutzt ich Deep Reside Cam?

Ausführung von Python Run.py startet das Anwendungsfenster.

• Video/Bildgesichts -Tauschmodus:
  • Wählen Sie ein Quellgesichtsbild (das Gesicht, das Sie verwenden möchten).
  • Wählen Sie das Zielbild oder Video (wobei das Gesicht ersetzt wird).
  • Wählen Sie ein Ausgabeverzeichnis.
  • Klicken Sie auf „Begin“.
  • Frames werden in einem Unterabschluss in Ihrem ausgewählten Ausgangsort verarbeitet und gespeichert. Das letzte Video erscheint nach der Verarbeitung.
• Webcam -Modus:
  • Wählen Sie ein Quellgesichtsbild.
  • Klicken Sie auf „Reside“.
  • Warten Sie ein paar Sekunden (in der Regel 10 bis 30 Sekunden), bis das Vorschaufenster angezeigt wird.
  • Face Enhancer: Diese Choice verbessert die Bildklarheit. Dies kann abgehacktes Video verursachen, wenn die Hardwareleistung nicht ausreicht.

Fehlerbehebung

Gesichtsbereich zeigt einen schwarzen Block? Wenn Sie dieses Drawback erleben, probieren Sie diese Befehle in Ihrer aktivierten Venv -Umgebung aus:



Für NVIDIA -GPU -Benutzer:

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip set up onnxruntime-gpu==1.16.

Versuchen Sie dann erneut, das Programm erneut auszuführen:

python run.py

Lesen Sie auch: Wie kann man Tieffakes im Zeitalter der KI erkannt und damit umgehen?

Ein-Klick-Deepfake

1. Wählen Sie Ihr Quellfoto: Wählen Sie ein klares Foto des Gesichts. Ein hochauflösendes Bild eignet sich am besten für den Echtzeit-Gesichtswechsel.
2. Wählen Sie Ihr Zielvideo aus: Wählen Sie ein Video oder verwenden Sie einen Webcam -Feed. Hier wird der Gesichtstausch passieren.
3. Optionen festlegen: Passen Sie die Einstellungen an Ihre Computerhardware an. Dies umfasst Body -Verarbeitungsoptionen und Ausgabepfade.
4. Beginnen Sie den Tausch: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Begin“. Diese Aktion beginnt den DeepFake -Videogenerierungsprozess.
5. Beobachten und optimieren: Sehen Sie die Ergebnisse reside auf Ihrem Bildschirm. Ändern Sie bei Bedarf die Einstellungen, um ein gutes Ergebnis zu erzielen.

Meine Testergebnisse mit Deep Reside Cam

Ich habe Deep Reside Cam mit klaren Fotos von Sam Altman und Elon Musk getestet und die Echtzeit-Face-Swap-Funktion in meinem Reside-Webcam-Feed angewendet. Die Ergebnisse waren ziemlich intestine:

• Sieht echt aus: Das ausgetauschte Gesicht zeigte natürliche Ausdrücke. Die Beleuchtung passte intestine zum Zielvideo.
• Läuft intestine: Das Programm lief reibungslos in einer Nvidia-GPU mittelstrecke. Es gab sehr wenig Verzögerung.
• Einige Probleme: Schnelle Kopfbewegungen verursachten einige visuelle Fehler. Excessive Winkel zeigten ebenfalls geringfügige Probleme. Diese Bereiche zeigen Raum für Verbesserungen.

Die damit verbundenen Risiken

Deep Reside Cam bietet aufregende Anwendungen. Es bringt auch erhebliche Risiken ein. Die Fähigkeit zum Echtzeit-Gesichtswechsel erfordert sorgfältige Überlegungen. Einige der

• Identitätsdiebstahl: Das Software kann sich effektiv ausgeben. Dies wirft ernsthafte Bedenken hinsichtlich des Identitätsdiebstahls auf. Datenschutzverstöße sind möglich.
• Finanzbetrug: Diese Technologie könnte dazu beitragen, Betrug zu erleichtern. Beispielsweise faking Govt Video -Anrufe, um schlechte Transaktionen zu genehmigen.
• Erosion des Vertrauens: Wenn die Gesichtswappungstechnologie wächst, wird es schwieriger, echtes Erzählen von Fälschungen zu erzählen. Dies kann das Vertrauen in die digitale Kommunikation beschädigen.
• Rechtliche Probleme: Die Verwendung einer solchen Technologie ohne Zustimmung kann zu Problemen führen. Die Gesetze variieren je nach Zuständigkeit. Benutzer könnten sich mit Klagen oder regulatorischen Maßnahmen aus der DeepFake -Videogeneration stellen.

Benutzer müssen diese Gefahren verstehen. Sie sollten eine tiefe Reside -Kamera verantwortungsbewusst verwenden. Die Implementierung von Schutzmaßnahmen hilft. Der Deepfake -Inhalt des Wasserzeichens ist ein Schritt. Die Einwilligung vor der Verwendung einer Ähnlichkeit ist entscheidend. Diese Maßnahmen können potenziellen Missbrauch verringern.

Lesen Sie auch: Eine Einführung in DeepFakes mit nur einem Quellvideo

Abschluss

Deep Reside Cam erleichtert Echtzeit-Gesichtswechsel und DeepFake-Movies, auch mit minimalen technischen Fähigkeiten. Während es ein leistungsstarkes Werkzeug für Schöpfer und Pädagogen ist, wirft seine Benutzerfreundlichkeit auch ernsthafte Bedenken auf. Das Potenzial für Missbrauch, wie Identitätsdiebstahl, Fehlinformationen oder Datenschutzverstöße, ist actual. Deshalb ist es wichtig, diese Technologie verantwortungsbewusst einzusetzen. Erhalten Sie immer die Zustimmung, fügen Sie Sicherheitsvorkehrungen wie Wasserzeichen hinzu und vermeiden Sie den täuschenden Gebrauch. DeepFake -Instruments können Kreativität ermöglichen, jedoch nur, wenn sie mit Sorgfalt verwendet werden.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist Deep Reside Cam?

A. Deep Reside Cam ist ein KI -Werkzeug. Es tauscht Gesichter im Reside -Video aus. Es erstellt auch DeepFake -Movies von einem Bild.

Q2. Was brauche ich, um eine tiefe Reside -Cam zu laufen?

A. Sie benötigen Python 3.8+ und spezifische Bibliotheken. Vorausgebildete KI-Modelle sind ebenfalls erforderlich. Ein fähiger Pc (CPU, Nvidia oder Apple Silicon) ist am besten.

Q3. Ist Deep Reside Cam schwer zu bedienen?

A. Es zielt auf Benutzerfreundlichkeit für Aufgaben wie ein Klick-Deepfakes ab. Ein anfängliches Setup erfordert jedoch möglicherweise einige technische Fähigkeiten.

This autumn. Gibt es Risiken mit einer tiefen lebenden Kamera?

A. Ja, es bestehen bedeutende Risiken. Dazu gehören Identitätsdiebstahl, Finanzbetrug und Fehlinformationen. Der ethische Gebrauch ist wesentlich.

Q5. Kann Deep Reside Cam die Bildqualität verbessern?

A. Ja. Es verwendet Modelle wie GFPgan. Diese Modelle verbessern das ausgetauschte Gesicht und zielen auf ein realistischeres Erscheinungsbild ab.




Harsh Mishra ist ein KI/ML -Ingenieur, der mehr Zeit damit verbringt, mit großen Sprachmodellen zu sprechen als mit tatsächlichen Menschen. Leidenschaft über Genai, NLP und Maschinen schlauer (damit sie ihn noch nicht ersetzen). Wenn er Fashions nicht optimiert, optimiert er wahrscheinlich seine Kaffeeaufnahme. 🚀☕