写真1枚でリアルタイム顔入れ替え！ワンクリックで誰にでもなれるAIディープフェイク — Deep-Live-Cam

アーキテクチャ・仕組み

• 顔入れ替えモデル: InsightFaceプロジェクトの inswapper_128_fp16.onnx を使用
• 顔補正モデル: GFPGANv1.4 によるフェイスエンハンスメント（顔の高画質化）
• 推論ランタイム: ONNX Runtime を使用し、複数のExecution Provider（実行バックエンド）に対応
• 動画処理: ffmpeg を利用
• ベースコード: s0md3v氏の「roop」プロジェクトを基に開発

対応環境・プラットフォーム

• Python: 3.11推奨（特にmacOSでは3.11必須）
• OS: Windows、Linux、macOS対応

主要機能一覧

• リアルタイム顔入れ替え: ウェブカメラ映像の顔をリアルタイムで差し替え
• 画像/動画モード: 静止画や動画ファイルの顔入れ替え
• マウスマスク（Mouth Mask）: 元の口元を保持して自然な口の動きを再現
• フェイスマッピング（Face Mapping）: 複数の被写体にそれぞれ異なる顔を同時適用
• Many Faces: 映像内のすべての顔を一括処理
• ライブミラー: フロントカメラのように左右反転表示
• リサイズ可能なプレビュー: ライブカメラのプレビューウィンドウをリサイズ可能
• 動画エンコーダ選択: libx264、libx265、libvpx-vp9から選択
• 動画品質調整: 0〜51の範囲で出力品質を調整
• メモリ制限: 最大使用RAM量を指定可能
• マルチスレッド実行: 実行スレッド数を指定可能
• CLI（コマンドライン）モード: -s オプション指定でGUIなしでも動作

制約・注意点

• InsightFaceモデルは非商用の研究目的のみに利用が限定されている
• 初回実行時に約300MBのモデルダウンロードが必要
• macOSではPython 3.11以外のバージョン（3.13等）では動作しない場合がある
• 不適切なコンテンツ（ヌード、暴力的な映像等）の処理は内蔵チェックでブロックされる
• コマンドライン引数は「メンテナンスされていない（Unmaintained）」と明記

有料版（v2.7 beta）との違い

• オープンソース版はv2.1.2、有料のプレビルド版はv2.7 betaで30以上の追加機能あり
• プレビルド版はNVIDIA/AMD GPU、CPU、Mac Siliconに対応し、優先サポートつき

ライセンス・商用利用

• 顔入れ替えに使用するInsightFaceのモデルは非商用研究目的限定
• 実在の人物の顔を使用する場合は本人の同意を得ること
• 出力をオンラインで共有する際はディープフェイクであることを明記すること
• 法的に必要な場合はプロジェクトの停止やウォーターマーク追加の可能性あり

手動インストール手順

前提条件: Python 3.11、pip、git、ffmpeg、Visual Studio 2022ランタイム（Windows）

# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam

2. モデルをダウンロードして models フォルダに配置:

• GFPGANv1.4
• inswapper_128_fp16.onnx

# 3. 仮想環境を作成して依存パッケージをインストール
python -m venv venv
# Windows: venv\Scripts\activate
# Linux/Mac: source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 4. 起動（CPUモード）
python run.py

# GPU利用時（NVIDIA）
python run.py --execution-provider cuda

※ Windows/Mac向けのビルド済み版も公式サイトで配布されています。