![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/151142055/rectangle_large_type_2_5633d3071254606a70ddc3dd060d3993.png?width=1200)
写真1枚からリアルタイムに顔を置き換えるAI Deep-Live-Cam 導入
Deep-Live-Camのインストール設定ガイド
はじめに
Deep-Live-Camは、AIを利用してリアルタイムでフェイススワップやディープフェイクを行うことができる強力なツールです。このガイドでは、Windows環境でのインストール手順から、仮想環境の設定、GPUアクセラレーションの有効化方法まで説明します。
より詳しい情報はオリジナルのGithubを確認してください。
1. 必要な準備
Python 3.10
Git
CUDAツールキット 11.8(NVIDIA GPUを使用する場合)
FFmpeg(ビデオ処理用)
2. リポジトリのクローン
まず、GitHubからDeep-Live-Camのリポジトリをクローンします。これにより、必要なファイルがすべてダウンロードされます。
私の場合はDドライブに作成したApplicationフォルダ内にインストールしました。Applicationフォルダ内で右クリックして「ターミナルで開く」からコマンドプロンプトを起動させましょう。
git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
3. 仮想環境の作成と有効化
仮想環境を使用することで、プロジェクトに必要な依存関係を管理できます。以下のコマンドで仮想環境を作成し、アクティブにします。
venv\Scripts\activate
4. 必要な依存関係のインストール
プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行し、依存関係をインストールします。
pip install -r requirements.txt
5. GPUアクセラレーションの設定
NVIDIA GPUを利用して処理を高速化する場合、以下のコマンドを使用してONNX Runtime GPU版をインストールします。
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu
pip install onnxruntime-gpu==1.16.3
その後、以下のコマンドでDeep-Live-Camを起動します。
※GPUを使用しない起動方法は冒頭のGithubのリンク先を確認してください。
python run.py --execution-provider cuda
7. 商用利用について
このプロジェクトはGNU Affero General Public License (AGPL) バージョン3の下でライセンスされています。商用利用は可能ですが、ネットワーク経由での利用時にはソースコードの公開が求められるなど、特定の条件を遵守する必要があります。
この記事が参加している募集
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?