Deep-Live-Cam 2.1.6 : Échange de visage en temps réel avec une seule photo

Imaginez échanger votre visage avec celui d'une célébrité lors d'un appel vidéo en direct, ou vous transformer en personnage de film en temps réel — tout cela avec une seule photo. C'est exactement ce que Deep-Live-Cam 2.1.6 vous permet de faire. Ce projet open-source a pris Internet d'assaut, et dans ce guide, je vais vous montrer ce que c'est, comment l'installer et comment l'utiliser de manière responsable.

Qu'est-ce que Deep-Live-Cam ?

Deep-Live-Cam est un outil d'échange de visage et de deepfake vidéo en temps réel. Vous lui fournissez une seule image du visage d'une personne, et il remplace ce visage dans un flux de webcam ou une vidéo pré-enregistrée — en direct, sans entraînement de modèle. Il fonctionne uniquement avec le CPU, mais pour des performances fluides, vous aurez besoin d'un GPU NVIDIA, d'une puce Apple Silicon, ou même d'un processeur Intel avec le bon fournisseur d'exécution.

L'utilisation éthique est indispensable

Avant de s'amuser, parlons sérieusement. Le projet dispose de contrôles intégrés qui bloquent la nudité, le contenu explicite et les éléments sensibles comme les images de guerre. Les développeurs insistent également pour que, si vous utilisez le visage d'une personne réelle, vous obteniez son consentement et étiquetiez la sortie comme un deepfake. Vous êtes responsable de ce que vous faites avec ce logiciel.

Que pouvez-vous en faire ?

Étapes d'installation manuelle

Deep-Live-Cam n'est pas une application à installer et lancer directement, mais ce n'est pas trop difficile non plus. Vous aurez besoin de Python (3.11 à 3.14, avec 3.14 recommandé), pip, git, ffmpeg, et sous Windows des runtimes Visual Studio 2022. Commencez par cloner le dépôt :

Ensuite, téléchargez deux fichiers de modèles — gfpgan-1024.onnx et inswapper_128_fp16.onnx — depuis le dépôt de modèles Hugging Face et placez-les dans le dossier models. Créez ensuite un environnement virtuel et installez les dépendances :

Les utilisateurs Mac avec Apple Silicon (M1 à M5) doivent d'abord installer Python 3.14 et python-tk@3.14 via Homebrew, puis exécuter les mêmes commandes venv. Si tkinter manque, réinstallez python-tk.

Comment utiliser Deep-Live-Cam

Une fois tout installé, lancez l'interface graphique en exécutant python run.py. Sélectionnez une image de visage source, choisissez votre caméra, puis cliquez sur Live. Après environ 10 à 30 secondes de chargement, une fenêtre d'aperçu apparaît. Ce flux peut être capturé avec OBS pour la diffusion en direct. Pour passer à un nouveau visage, sélectionnez simplement une autre image source.

Il existe également un mode image et vidéo : choisissez une image ou une vidéo cible, appuyez sur Start, et la sortie est enregistrée dans un nouveau dossier. Le mode CLI est activé lorsque vous appelez le script avec un argument source, et les options avancées incluent --many-faces, --mouth-mask et --live-resizable.

Options d'accélération GPU

Le CPU fonctionne, mais peut être saccadé. Les utilisateurs NVIDIA peuvent installer le CUDA Toolkit 12.8 et cuDNN, remplacer onnxruntime par onnxruntime-gpu, et lancer avec --execution-provider cuda. Les utilisateurs Mac peuvent utiliser le fournisseur CoreML intégré. Les utilisateurs Windows peuvent essayer DirectML pour AMD, et les utilisateurs Intel peuvent utiliser OpenVINO. Chacun dispose de ses propres notes d'installation dans le README, alors vérifiez-y les versions exactes des paquets.

Vous voulez une version sans installation ?

Si vous ne voulez pas jongler avec les versions de Python et les fichiers de modèles, il existe une distribution officielle précompilée appelée Deep-Live-Cam Ultimate. Elle comprend des versions optimisées pour Windows, Mac Silicon, CPU, NVIDIA et AMD, ainsi que plus de 30 fonctionnalités supplémentaires et un support prioritaire. Cela coûte de l'argent, mais fait gagner du temps. N'oubliez pas : les seules sources officielles sont le dépôt GitHub et deeplivecam.net, alors évitez les téléchargements douteux de tiers.

En résumé

Deep-Live-Cam est un bond impressionnant dans les outils médiatiques pilotés par l'IA. Il est puissant, facile à utiliser une fois installé, et vraiment amusant à expérimenter. Restez simplement du bon côté du consentement et des règles de contenu. Allez maintenant vous offrir un visage de star de cinéma — de manière responsable.