Deep-Live-Cam 2.1.6: Troca de rostos em tempo real com uma única foto

Imagine trocar seu rosto pelo de uma celebridade em uma videochamada ao vivo, ou se transformar em um personagem de filme em tempo real, tudo com uma única foto. É exatamente isso que o Deep-Live-Cam 2.1.6 permite que você faça. Este projeto de código aberto viralizou na Internet, e neste guia vou mostrar o que é, como instalá-lo e como usá-lo de forma responsável.

O que é o Deep-Live-Cam?

O Deep-Live-Cam é uma ferramenta de troca de rostos e deepfake em vídeo em tempo real. Você fornece uma única imagem do rosto de uma pessoa, e ela substitui esse rosto em uma transmissão de webcam ou em um vídeo pré-gravado, ao vivo, sem precisar treinar um modelo. Funciona apenas com CPU, mas para um desempenho fluido você vai querer uma GPU NVIDIA, Apple Silicon, ou até mesmo um processador Intel com o provedor de execução adequado.

O uso ético é obrigatório

Antes da diversão, o sério. O projeto inclui controles integrados que bloqueiam nudez, conteúdo gráfico e material sensível, como imagens de guerra. Os desenvolvedores também insistem que, se você usar o rosto de uma pessoa real, obtenha o consentimento dela e rotule o resultado como deepfake. Você é responsável pelo que fizer com este software.

O que você pode fazer com ele?

Passos de instalação manual

O Deep-Live-Cam não é um aplicativo de instalar e pronto, mas também não é muito difícil. Você precisará de Python (3.11 a 3.14, com 3.14 recomendado), pip, git, ffmpeg e, no Windows, dos runtimes do Visual Studio 2022. Comece clonando o repositório:

Em seguida, baixe dois arquivos de modelo — gfpgan-1024.onnx e inswapper_128_fp16.onnx — do repositório de modelos do Hugging Face e coloque-os na pasta de modelos. Depois, crie um ambiente virtual e instale as dependências:

Usuários de Mac com Apple Silicon (M1 a M5) devem instalar primeiro o Python 3.14 e o python-tk@3.14 através do Homebrew e, em seguida, executar os mesmos comandos de venv. Se o tkinter sumir, reinstale o python-tk.

Como usar o Deep-Live-Cam

Depois que tudo estiver instalado, inicie a interface gráfica executando python run.py. Selecione uma imagem de rosto de origem, escolha sua câmera e clique em Live. Após cerca de 10 a 30 segundos de carregamento, aparece uma janela de visualização. Essa transmissão pode ser capturada com OBS para fazer streaming. Para trocar para um novo rosto, basta selecionar outra imagem de origem.

Há também um modo de imagem e vídeo: escolha uma imagem ou vídeo de destino, pressione Start e o resultado é salvo em uma nova pasta. O modo CLI é ativado quando você chama o script com um argumento de origem, e as opções avançadas incluem --many-faces, --mouth-mask e --live-resizable.

Opções de aceleração por GPU

A CPU funciona, mas pode ficar com engasgos. Usuários de NVIDIA podem instalar o CUDA Toolkit 12.8 e cuDNN, substituir onnxruntime por onnxruntime-gpu e executar com --execution-provider cuda. Usuários de Mac podem usar o provedor CoreML integrado. Usuários de Windows podem testar o DirectML para AMD, e usuários de Intel podem usar OpenVINO. Cada um tem suas próprias notas de configuração no README, então consulte as versões exatas dos pacotes lá.

Quer uma versão sem configuração?

Se você não quer lidar com versões do Python e arquivos de modelo, existe uma distribuição oficial pré-compilada chamada Deep-Live-Cam Ultimate. Ela inclui versões otimizadas para Windows, Mac Silicon, CPU, NVIDIA e AMD, além de mais de 30 funções extras e suporte prioritário. Custa dinheiro, mas economiza tempo. Só lembre: as únicas fontes oficiais são o repositório do GitHub e o deeplivecam.net, então evite downloads suspeitos de terceiros.

Em resumo

O Deep-Live-Cam é um salto impressionante nas ferramentas de mídia impulsionadas por IA. É poderoso, fácil de usar depois de instalado e realmente divertido para experimentar. Apenas fique do lado certo das regras de consentimento e conteúdo. Agora vá se dar uma cara de estrela de cinema, de forma responsável.