Deep-Live-Cam 2.1.6：一張照片即可即時換臉

想像一下，在即時視訊通話中將自己的臉換成名人，或即時把自己變成電影角色——而且只需要一張照片。這正是 Deep-Live-Cam 2.1.6 能讓你做到的事。這個開源專案迅速轟動了網路，在本指南中，我會告訴你它是什麼、如何安裝，以及如何負責任地使用。

什麼是 Deep-Live-Cam？

Deep-Live-Cam 是一種即時換臉與影片深偽（deepfake）工具。你只需要提供一張人臉圖片，它就會在網路攝影機串流或預錄影片中替換那張臉——而且是即時進行，無需任何模型訓練。它只靠 CPU 就能運作，但若要流暢效能，你會需要 NVIDIA GPU、Apple Silicon，甚至是搭配正確執行提供者的 Intel 處理器。

道德使用是必須的

在有趣的部份開始之前，先講嚴肅的事。這個專案內建檢查機制，會封鎖裸露、血腥內容，以及戰爭畫面等敏感素材。開發者也強調，如果你使用真實人物的臉，必須取得同意，並將輸出標示為深偽內容。你要為自己在使用這個軟體時的行為負責。

你可以用它做什麼？

手動安裝步驟

Deep-Live-Cam 不是一款安裝後就能立刻使用的應用程式，但也不會太困難。你需要 Python（3.11 至 3.14，建議使用 3.14）、pip、git、ffmpeg，以及在 Windows 上的 Visual Studio 2022 執行階段。首先，複製這個儲存庫：

接下來，從 Hugging Face 模型儲存庫下載兩個模型檔案——gfpgan-1024.onnx 和 inswapper_128_fp16.onnx——並將它們放入 models 資料夾。然後建立虛擬環境並安裝相依套件：

使用 Apple Silicon（M1 到 M5）的 Mac 使用者，應先透過 Homebrew 安裝 Python 3.14 和 python-tk@3.14，然後執行相同的 venv 指令。如果 tkinter 不見了，請重新安裝 python-tk。

如何使用 Deep-Live-Cam

一切安裝完成後，執行 python run.py 即可啟動圖形介面。選取來源人臉圖片，選擇你的攝影機，然後按一下 Live。載入約 10 到 30 秒後，預覽視窗會出現。該影像串流可以用 OBS 擷取來進行直播。若要換成另一張臉，只要選取另一張來源圖片即可。

另外還有圖片與影片模式：選取目標圖片或影片，按下 Start，輸出就會儲存在新的資料夾中。當你搭配來源參數呼叫腳本時，會啟動 CLI 模式，進階選項包括 --many-faces、--mouth-mask 和 --live-resizable。

GPU 加速選項

CPU 可以運作，但畫面可能會不順。NVIDIA 使用者可以安裝 CUDA Toolkit 12.8 和 cuDNN，將 onnxruntime 換成 onnxruntime-gpu，並使用 --execution-provider cuda 啟動。Mac 使用者可以使用內建的 CoreML 執行提供者。Windows 使用者可以試試適用於 AMD 的 DirectML，Intel 使用者則可以使用 OpenVINO。每一種在 README 中都有自己的設定說明，請到那裡查看確切的套件版本。

想要免設定的版本嗎？

如果你不想處理 Python 版本和模型檔案的問題，有一個官方預先建置好的發行版，叫做 Deep-Live-Cam Ultimate。它包含針對 Windows、Mac Silicon、CPU、NVIDIA 和 AMD 的最佳化版本，還有 30 多種額外功能與優先支援。它要花錢，但能節省時間。只要記住：唯一的官方來源是 GitHub 儲存庫和 deeplivecam.net，所以請避開來路不明的第三方下載。

總結

Deep-Live-Cam 是 AI 驅動的媒體工具的一大躍進。它功能強大，安裝後易於使用，而且實驗起來真的很有趣。只要守住同意與內容規範的界線即可。現在，就讓自己擁有一張電影明星的臉——但請負起責任。