Deep-Live-Cam

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단 한 장의 이미지로 실시간 얼굴 스와프와 원클릭 비디오 딥페이크를 구현합니다.

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# Deep-Live-Cam 2.1.6

단 한 번의 클릭과 단 한 장의 이미지만으로 실시간 얼굴 변환 및 비디오 딥페이크를 수행합니다.

[![hacksider%2FDeep-Live-Cam | Trendshift](https://trendshift.io/api/badge/repositories/11395)](https://trendshift.io/repositories/11395)

![Demo GIF](media/demo.gif)

## 면책 조항
이 딥페이크 소프트웨어는 AI 생성 미디어 산업을 위한 생산적인 도구로 설계되었습니다. 아티스트가 커스텀 캐릭터에 애니메이션을 적용하고, 매력적인 콘텐츠를 만들며, 의상 디자인에 모델을 사용하는 등의 작업을 지원할 수 있습니다.
저희는 비윤리적인 용도로 악용될 가능성이 있음을 인지하고 있으며, 예방 조치에 전념하고 있습니다. 프로그램 내장 검사 기능을 통해 부적절한 미디어(나체, 폭력적인 콘텐츠, 전쟁 영상과 같은 민감한 자료 등)의 처리를 방지합니다. 저희는 법과 윤리를 준수하며 본 프로젝트를 책임감 있게 계속 개발해 나갈 것입니다. 법적 요구가 있는 경우 프로젝트를 중단하거나 워터마크를 추가할 수 있습니다.
- 윤리적 사용: 사용자는 본 소프트웨어를 책임감 있고 합법적으로 사용해야 합니다. 실제 인물의 얼굴을 사용하는 경우 동의를 구해야 하며, 온라인에 공유할 때는 딥페이크 결과물임을 명확히 표시해야 합니다.
- 콘텐츠 제한: 이 소프트웨어에는 나체, 폭력적인 콘텐츠, 민감한 자료 등 부적절한 미디어의 처리를 방지하기 위한 내장 검사 기능이 포함되어 있습니다.
- 법적 준수: 당사는 관련 법률 및 윤리 지침을 모두 준수합니다. 법적으로 요구되는 경우 프로젝트를 중단하거나 결과물에 워터마크를 추가할 수 있습니다.
- 사용자 책임: 당사는 최종 사용자의 행동에 대해 책임을 지지 않습니다. 사용자는 소프트웨어 사용이 윤리적 기준 및 법적 요구 사항을 충족하는지방지해야 합니다.
본 소프트웨어를 사용함으로써 귀하는 본 약관에 동의하며, 타인의 권리와 존엄성을 존중하는 방식으로 소프트웨어를 사용할 것을 서약합니다.
사용자는 본 소프트웨어를 책임감 있고 합법적으로 사용해야 합니다. 실제 인물의 얼굴을 사용하는 경우 동의를 구해야 하며, 온라인에 공유할 때는 딥페이크 결과물임을 명확히 표시해야 합니다. 당사는 최종 사용자의 행동에 대해 책임을 지지 않습니다.
## 사전 빌드된 퀵스타트

[![Lite / Ultimate Download Banner](https://github.com/user-attachments/assets/fa2cdf79-c933-4b93-844a-b087192261ed)](https://deeplivecam.net/index.php/quickstart)

![Windows](https://github.com/user-attachments/assets/56b61811-3a1e-4672-9b50-cf7f6e8e6852)
   
![Mac Silicon](https://github.com/user-attachments/assets/6538e3a6-c957-431a-b586-2d6abcf534dc)
   
![CPU](https://github.com/user-attachments/assets/ad45142e-426c-4364-a2a9-a512670cc62c)

**Windows • Mac Silicon • CPU • NVIDIA • AMD**

하드웨어에 최적화된 빌드입니다.

[![Download](media/Download.png)](https://deeplivecam.net/index.php/quickstart)

> \*\*Ultimate\*\* 버전에는 \*\*30개 이상의 독점 기능\*\*, 성능 최적화, \*\*우선 지원(Priority Support)\*\*이 포함되어 있습니다.
\*\*수동 설치가 전혀 필요 없고\*\*, 종속성이 미리 구성되어 있으며 지원되는 모든 플랫폼에 최적화된 빌드로 가장 빠른 설정을 원하시는 경우에 완벽합니다.
## 요약: 단 3번의 클릭으로 라이브 딥페이크
![easysteps](https://github.com/user-attachments/assets/af825228-852c-411b-b787-ffd9aac72fc6)
1. 얼굴 선택
2. 사용할 카메라 선택
3. 라이브 시작 누르기!
## 기능 및 용도 - 모든 것이 실시간으로 작동합니다
### 입술 마스크 (Mouth Mask)
\*\*Mouth Mask를 사용하여 정확한 움직임을 위해 원래의 입술 모양을 유지하세요\*\*

![resizable-gif](media/ludwig.gif)

### 얼굴 매핑 (Face Mapping)
\*\*여러 대상에게 동시에 서로 다른 얼굴을 적용하세요\*\*

![face_mapping_source](media/streamers.gif)

### 나의 영화, 나의 얼굴
\*\*실시간으로 어떤 얼굴로든 영화를 시청하세요\*\*

![movie](media/movie.gif)

### 라이브 쇼
\*\*라이브 쇼와 퍼포먼스를 진행하세요\*\*

![show](media/live_show.gif)

### 밈 (Memes)
\*\*가장 바이럴될 밈을 직접 만드세요\*\*

![show](media/meme.gif)
  
Deep-Live-Cam의 Many Faces 기능을 사용하여 제작되었습니다.

### 오메글 (Omegle)
\*\*오메글에서 사람들을 놀라게 하세요\*\*

[](https://github.com/user-attachments/assets/2e9b9b82-fa04-4b70-9f56-b1f68e7672d0)

## 설치 (수동)
\*\*설치에는 기술적인 능력이 필요하며 초보자용이 아니므로 유의하시기 바랍니다. 퀵스타트 버전을 다운로드하시는 것을 고려해 보세요.\*\*
과정을 보려면 클릭하세요
### 설치
컴퓨터에서 작동할 확률이 더 높지만, CPU를 사용하므로 더 느립니다.
\*\*1. 플랫폼 설정하기\*\*
- Python (3.14 권장; 3.11-3.14 지원)
- pip
- git
- [ffmpeg](https://www.youtube.com/watch?v=OlNWCpFdVMA) - ```iex (irm ffmpeg.tc.ht)```
- [Visual Studio 2022 Runtimes (Windows)](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/)
\*\*2. 저장소 복제하기 (Clone)\*\*
```bash
git clone --depth 1 https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam
```
\*\*3. 모델 다운로드하기\*\*
1. [GFPGANv1.4](https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/GFPGANv1.4.onnx)
2. [inswapper\\_128\\_fp16.onnx](https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/inswapper\_128\_fp16.onnx)
이 파일들을 "\*\*models\*\*" 폴더에 넣으세요.
\*\*4. 종속성 설치하기\*\*
문제를 방지하기 위해 `venv` 사용을 강력히 권장합니다.
Windows의 경우:
```bash
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
```
Linux의 경우:
```bash
# 설치된 Python 3.14를 사용하도록 확인하세요
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```
\*\*macOS의 경우:\*\*
Apple Silicon (M1 ~ M5)은 별도의 설정이 필요합니다:
```bash
# Python 3.14 설치
brew install python@3.14
# tkinter 패키지 설치 (GUI에 필요)
brew install python-tk@3.14
# Python 3.14로 가상 환경 생성 및 활성화
python3.14 -m venv venv
source venv/bin/activate
# 종속성 설치
pip install -r requirements.txt
```
\*\* 문제가 발생하여 가상 환경을 다시 설치해야 하는 경우 \*\*
```bash
# 가상 환경 비활성화
rm -rf venv
# 가상 환경 재설치
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# 종속성 다시 설치
pip install -r requirements.txt
# gfpgan 및 basicsrs 이슈 수정
pip install git+https://github.com/xinntao/BasicSR.git@master
pip uninstall gfpgan -y
pip install git+https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@master
```
\*\*실행:\*\* GPU가 없는 경우 `python run.py`를 사용하여 Deep-Live-Cam을 실행할 수 있습니다. 최초 실행 시 모델을 다운로드(~300MB)하므로 참고하시기 바랍니다.
### GPU 가속
\*\*CUDA 실행 공급자 (Nvidia)\*\*
1. [CUDA Toolkit 12.8.0](https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive) 설치
2. [cuDNN v8.9.7 for CUDA 12.x](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) 설치 (onnxruntime-gpu에 필요):
- CUDA 12.x용 cuDNN v8.9.7 다운로드
- cuDNN bin 디렉터리가 시스템 PATH에 추가되어 있는지 확인
3. 종속성 설치:
```bash
pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.21.0
```
3. 사용법:
```bash
python run.py --execution-provider cuda
```
\*\*CoreML 실행 공급자 (Apple Silicon)\*\*
Apple Silicon (M1 ~ M5) 전용 설치 방법:
1. 위의 Python 3.14를 사용한 macOS 설정이 완료되었는지 확인하세요.
2. 추가 설치 단계는 필요 없습니다. `requirements.txt`가 macOS용 휠(wheel)에 CoreML 실행 공급자가 포함된 공식 `onnxruntime` 빌드를 가져옵니다.
기존에 유지보수되지 않는 `onnxruntime-silicon` 포크를 설치했다면, 실제 패키지와 충돌하므로 먼저 제거하세요:
```bash
pip uninstall onnxruntime-silicon
pip install -r requirements.txt
```
3. 사용법:
```bash
python3.14 run.py --execution-provider coreml
```
\*\*macOS 주의사항:\*\*
- 최소 Python 3.11 필요 (onnxruntime에서 3.10 지원 중단); 3.14 권장
- 여러 Python 버전이 설치된 경우 `python` 대신 항상 `python3.14` 명령어로 실행하세요.
- `\_tkinter` 누락 관련 오류가 발생하는 경우 tkinter 패키지를 다시 설치하세요: `brew reinstall python-tk@3.14`
- 모델 로딩 오류가 발생하는 경우 모델이 올바른 폴더에 있는지 확인하세요.
- 다른 Python 버전과 충돌이 발생하는 경우 제거를 고려해 보세요:
```bash
# 설치된 모든 Python 버전 나열
brew list | grep python
# 필요한 경우 충돌하는 버전 제거
brew uninstall --ignore-dependencies python@3.11
# Python 3.14만 유지
brew cleanup
```
\*\*CoreML 실행 공급자 (Apple 구형 버전)\*\*
1. 종속성 설치:
```bash
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-coreml
pip install onnxruntime-coreml==1.21.0
```
2. 사용법:
```bash
python run.py --execution-provider coreml
```
\*\*DirectML 실행 공급자 (Windows)\*\*
1. 종속성 설치:
```bash
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
```
2. 사용법:
```bash
python run.py --execution-provider directml
```
\*\*OpenVINO™ 실행 공급자 (Intel)\*\*
1. 종속성 설치:
```bash
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-openvino
pip install onnxruntime-openvino==1.21.0
```
\*\*참고:\*\* 1.21.0 버전보다 최신인 `onnxruntime-openvino`는 `openvino`와 함께 설치되어야 하며, 두 버전은 일대일로 대응되어야 합니다. 지원되는 조합은 다음과 같습니다:
| onnxruntime-openvino | OpenVINO |
| --- | --- |
| 1.24.1 | 2025.4.1 |
| 1.23.0 | 2025.3 |
| 1.22.0 | 2025.1 |
```bash
# 예시: onnxruntime-openvino 1.24.1은 OpenVINO 2025.4.1과 페어링됩니다.
pip install openvino==2025.4.1
pip install onnxruntime-openvino==1.24.1
```
전체 버전 매핑 세부정보는 [OpenVINO Execution Provider requirements](https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/OpenVINO-ExecutionProvider.html#requirements)를 참조하세요.
2. 사용법:
```bash
python run.py --execution-provider openvino
```
## 사용법
\*\*1. 이미지/비디오 모드\*\*
- `python run.py`를 실행합니다.
- 소스 얼굴 이미지와 타겟 이미지/비디오를 선택합니다.
- "Start"를 클릭합니다.
- 결과물은 타겟 비디오 이름으로 된 디렉터리에 저장됩니다.
\*\*2. 웹캠 모드\*\*
- `python run.py`를 실행합니다.
- 소스 얼굴 이미지를 선택합니다.
- "Live"를 클릭합니다.
- 미리보기가 나타날 때까지 기다립니다(10~30초).
- OBS와 같은 화면 캡처 도구를 사용하여 스트리밍합니다.
- 얼굴을 변경하려면 새로운 소스 이미지를 선택하세요.
## 다음 허깅페이스 링크에서 모든 모델 다운로드
- [\*\*여기서 모델 다운로드\*\*](https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/tree/main)
## 명령줄 인수 (유지보수되지 않음)
```
options:
-h, --help 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
-s SOURCE\_PATH, --source SOURCE\_PATH 소스 이미지를 선택합니다.
-t TARGET\_PATH, --target TARGET\_PATH 타겟 이미지 또는 비디오를 선택합니다.
-o OUTPUT\_PATH, --output OUTPUT\_PATH 출력 파일 또는 디렉터리를 선택합니다.
--frame-processor FRAME\_PROCESSOR [FRAME\_PROCESSOR ...] 프레임 프로세서 (선택 항목: face\_swapper, face\_enhancer, ...)
--keep-fps 원본 fps 유지
--keep-audio 원본 오디오 유지
--keep-frames 임시 프레임 유지
--many-faces 모든 얼굴 처리
--map-faces 소스 및 타겟 얼굴 매핑
--mouth-mask 입 영역 마스킹
--video-encoder {libx264,libx265,libvpx-vp9} 출력 비디오 인코더 조정
--video-quality [0-51] 출력 비디오 화질 조정
--live-mirror 전면 카메라 프레임에서 보이는 것과 같이 라이브 카메라 디스플레이 좌우반전
--live-resizable 라이브 카메라 프레임 크기 조절 가능
--max-memory MAX\_MEMORY 최대 RAM 양 (GB)
--execution-provider {cpu} [{cpu} ...] 사용 가능한 실행 공급자 (선택 항목: cpu, ...)
--execution-threads EXECUTION\_THREADS 실행 스레드 수
-v, --version 프로그램의 버전 번호를 표시하고 종료합니다.
```
CLI 모드를 찾고 계신가요? -s/--source 인수를 사용하면 프로그램이 CLI 모드로 실행됩니다.
## 언론 보도
- [\*\*Ars Technica\*\*](https://arstechnica.com/information-technology/2024/08/new-ai-tool-enables-real-time-face-swapping-on-webcams-raising-fraud-concerns/) - \*"Deep-Live-Cam이 입소문을 타며 누구나 디지털 도플갱어가 될 수 있게 합니다"\*
- [\*\*Yahoo!\*\*](https://www.yahoo.com/tech/ok-viral-ai-live-stream-080041056.html) - \*"좋습니다, 이 바이럴 AI 라이브 스트림 소프트웨어는 정말 소름 끼칩니다"\*
- [\*\*CNN Brasil\*\*](https://www.cnnbrasil.com.br/tecnologia/ia-consegue-clonar-rostos-na-webcam-entenda-funcionamento/) - \*"AI가 웹캠에서 얼굴을 복제할 수 있습니다; 작동 원리 이해하기"\*
- [\*\*Bloomberg Technoz\*\*](https://www.bloombergtechnoz.com/detail-news/71032/kenalan-dengan-teknologi-deep-live-cam-bisa-jadi-alat-menipu) - \*"사기 도구로 사용될 수 있는 Deep Live Cam 기술 알아보기"\*
- [\*\*TrendMicro\*\*](https://www.trendmicro.com/vinfo/gb/security/news/cyber-attacks/ai-vs-ai-deepfakes-and-ekyc) - \*"AI 대 AI: 딥페이크와 eKYC"\*
- [\*\*PetaPixel\*\*](https://petapixel.com/2024/08/14/deep-live-cam-deepfake-ai-tool-lets-you-become-anyone-in-a-video-call-with-single-photo-mark-zuckerberg-jd-vance-elon-musk/) - \*"딥페이크 AI 도구로 단 한 장의 사진만으로 화상 통화에서 누구나 될 수 있습니다"\*
- [\*\*SomeOrdinaryGamers\*\*](https://www.youtube.com/watch?time\_continue=1074&v=py4Tc-Y8BcY) - \*"미쳤어, 오 제발. 진짜 기괴하다고 친구들... 너무 대단해"\*
- [\*\*IShowSpeed\*\*](https://www.youtube.com/live/mFsCe7AIxq8?feature=shared&t=2686) - \*"좋아 봐봐봐, 이제 봐봐 채팅방 여러분, 우리 채팅방이 원하는 어떤 얼굴이든 될 수 있어요"\*
- [\*\*TechLinked (Linus Tech Tips)\*\*](https://www.youtube.com/watch?v=wnCghLjqv3s&t=551s) - \*"포즈, 표정, 심지어 조명까지 꽤 훌륭하게 일치시킵니다"\*
- [\*\*IShowSpeed\*\*](https://youtu.be/JbUPRmXRUtE?t=3964) - \*"세상에! 내가 왜 Vinny Jr처럼 생겼지? 정확히 Vinny Jr 같잖아!? 아니, 이거 미쳤어! 형 이거 진짜 미쳤어!"\*
## 크레딧
- [ffmpeg](https://ffmpeg.org/): 비디오 관련 작업을 쉽게 만들어 줌
- [Henry](https://github.com/henryruhs): 이 저장소의 주요 기여자 중 한 명
- [deepinsight](https://github.com/deepinsight): 잘 만들어진 라이브러리와 모델을 제공한 [insightface](https://github.com/deepinsight/insightface) 프로젝트에 감사드립니다. [모델 사용은 비상업적 연구 목적으로만 제한됩니다](https://github.com/deepinsight/insightface?tab=readme-ov-file#license).
- [havok2-htwo](https://github.com/havok2-htwo): 웹캠 코드 공유
- [GosuDRM](https://github.com/GosuDRM): roop의 오픈 버전 제작
- [pereiraroland26](https://github.com/pereiraroland26): 다중 얼굴 지원
- [vic4key](https://github.com/vic4key): 본 프로젝트 지원 및 기여
- [kier007](https://github.com/kier007): 사용자 경험 개선
- [qitianai](https://github.com/qitianai): 다국어 지원
- [laurigates](https://github.com/laurigates): 모든 것을 더 빠르게 만들기 위한 요소 분리!
- [maxwbuckley](https://github.com/maxwbuckley): Mac용 최적화 노력!
- 그리고 이 프로젝트에 사용된 라이브러리 뒤의 [모든 개발자들](https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam/graphs/contributors).
- 각주: 코드의 원작자는 [s0md3v](https://github.com/s0md3v/roop)입니다.
- 저장소에 스타(star)를 눌러 이 프로젝트가 바이럴되도록 도와주신 모든 멋진 사용자분들께 감사드립니다 ❤️
[![Stargazers](https://reporoster.com/stars/hacksider/Deep-Live-Cam)](https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam/stargazers)
## 기여
![Alt](https://repobeats.axiom.co/api/embed/fec8e29c45dfdb9c5916f3a7830e1249308d20e1.svg "Repobeats analytics image")
## 저 하늘의 별을 향하여 🚀
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=hacksider/deep-live-cam&type=Date)](https://star-history.com/#hacksider/deep-live-cam&Date)

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