Deep-Live-Cam 2.1.6: تبادل الوجوه في الوقت الفعلي بصورة واحدة

تخيل أن تبادل وجهك بوجه أحد المشاهير في مكالمة فيديو مباشرة، أو أن تتحول إلى شخصية من فيلم في الوقت الفعلي، كل ذلك بصورة واحدة. هذا بالضبط ما يسمح لك Deep-Live-Cam 2.1.6 بفعله. لقد اجتاح هذا المشروع مفتوح المصدر الإنترنت، وفي هذا الدليل سأريك ما هو، وكيف تثبته، وكيف تستخدمه بمسؤولية.

ما هو Deep-Live-Cam؟

Deep-Live-Cam أداة لتبادل الوجوه والتزييف العميق (deepfake) في الفيديو بالوقت الفعلي. توفّر صورة واحدة لوجه شخص، وتستبدل ذلك الوجه في بث كاميرا ويب أو في فيديو مسجّل مسبقًا، مباشرةً، دون الحاجة لتدريب نموذج. تعمل باستخدام CPU فقط، لكن لأداء سلس ستحتاج إلى GPU من NVIDIA أو Apple Silicon أو حتى معالج Intel مع مزوّد التنفيذ المناسب.

الاستخدام الأخلاقي إلزامي

قبل المرح، الجانب الجاد. يتضمّن المشروع ضوابط مدمجة تمنع العُري والمحتوى الرسومي والمواد الحساسة مثل صور الحرب. ويصرّ المطوّرون أيضًا على أنه إذا استخدمت وجه شخص حقيقي، فيجب أن تحصل على موافقته وتضع علامة على النتيجة كـ deepfake. أنت مسؤول عمّا تفعله بهذا البرنامج.

ماذا يمكنك أن تفعل به؟

خطوات التثبيت اليدوي

Deep-Live-Cam ليس تطبيقًا يُثبَّت وينتهي الأمر، لكنه ليس صعبًا للغاية أيضًا. ستحتاج إلى Python (من 3.11 إلى 3.14، مع توصية باستخدام 3.14)، وpip، وgit، وffmpeg، وفي ويندوز، بيئات تشغيل Visual Studio 2022. ابدأ باستنساخ المستودع:

بعد ذلك، نزّل ملفي النموذج — gfpgan-1024.onnx وinswapper_128_fp16.onnx — من مستودع نماذج Hugging Face وضعهما في مجلد النماذج. ثم أنشئ بيئة افتراضية وثبّت التبعيات:

يجب على مستخدمي Mac المزوّدين بـ Apple Silicon (M1 إلى M5) تثبيت Python 3.14 وpython-tk@3.14 أولاً عبر Homebrew، ثم تنفيذ أوامر venv نفسها. إذا اختفى tkinter، أعد تثبيت python-tk.

كيفية استخدام Deep-Live-Cam

بمجرد تثبيت كل شيء، شغّل الواجهة الرسومية بتنفيذ python run.py. اختر صورة وجه مصدر، وحدد الكاميرا، ثم انقر على Live. بعد حوالي 10 إلى 30 ثانية من التحميل، تظهر نافذة معاينة. يمكن التقاط هذا البث باستخدام OBS للبث المباشر. لتغيير الوجه إلى وجه آخر، ما عليك سوى اختيار صورة مصدر أخرى.

يوجد أيضًا وضع للصور والفيديو: اختر صورة أو فيديو هدفًا، ثم اضغط Start، ويُحفظ الناتج في مجلد جديد. يتم تفعيل وضع CLI عند استدعاء السكربت مع وسيط مصدر، وتتضمن الخيارات المتقدمة --many-faces و--mouth-mask و--live-resizable.

خيارات تسريع GPU

يعمل المعالج المركزي (CPU)، لكنه قد يكون متقطعًا. يمكن لمستخدمي NVIDIA تثبيت CUDA Toolkit 12.8 وcuDNN، واستبدال onnxruntime بـ onnxruntime-gpu، ثم التشغيل باستخدام --execution-provider cuda. يمكن لمستخدمي Mac استخدام مزوّد CoreML المدمج. يمكن لمستخدمي ويندوز تجربة DirectML لوحدات AMD، ولمستخدمي Intel استخدام OpenVINO. لكل مزوّد ملاحظات الإعداد الخاصة به في README، لذا راجع الإصدارات الدقيقة للحزم هناك.

هل تريد نسخة بدون إعداد؟

إذا كنت لا تريد التعامل مع إصدارات Python وملفات النماذج، فهناك توزيعة رسمية مجمّعة مسبقًا تسمى Deep-Live-Cam Ultimate. وهي تشمل إصدارات محسّنة لـ Windows وMac Silicon وCPU وNVIDIA وAMD، بالإضافة إلى أكثر من 30 ميزة إضافية ودعم ذي أولوية. إنها تكلف مالًا، لكنها توفّر الوقت. فقط تذكر: المصادر الرسمية الوحيدة هي مستودع GitHub وdeeplivecam.net، لذا تجنّب التنزيلات المشبوهة من جهات خارجية.

باختصار

Deep-Live-Cam قفزة مذهلة في أدوات الوسائط المدعومة بالذكاء الاصطناعي. إنها قوية وسهلة الاستخدام بمجرد تثبيتها وممتعة حقًا للتجربة. فقط التزم بالجانب الصحيح من قواعد الموافقة والمحتوى. الآن اذهب لتمنح نفسك وجه نجم سينمائي، بمسؤولية.