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Python实现摄像头实时换脸
大家好，我是盟主~ 今天刷B站刷到这样一个视频，他用代码实现了摄像头实时换脸。
2.2K20编辑于 2022-03-24 - 来自专栏2026 AI换脸推荐
视频换脸和实时换脸，最大的区别在于什么时候开始处理
视频换脸和实时换脸看起来都在“处理视频”，但它们面对输入的方式完全不同。视频换脸通常是在素材已经完整存在以后再开始处理；实时换脸则不能等输入结束，因为摄像头画面本身还在不断产生。 实时换脸不能等输入结束实时换脸面对的是摄像头。摄像头不会先生成一个完整文件再交给系统，而是持续产生新的画面。 这也是实时换脸和普通视频换脸在系统设计上最核心的区别之一。输入时机不同，延迟要求也不同对于视频换脸，处理时间主要影响等待体验。 实时换脸则不同。如果系统处理每一批新画面都太慢，结果就会落后于摄像头当前状态。因此实时场景里，延迟不是一个单独的性能指标，而是直接影响最终输出是否还能称为“实时”。 如果答案是“是”，那它面对的就是实时工作流。核心区别：完整输入vs持续输入视频换脸和实时换脸都在处理视觉内容，但处理时机不同。视频换脸：输入先完整存在，再开始处理。
11100编辑于 2026-09-22 - 来自专栏Java项目实战
AI实时换脸已经到这个地步了？
以前的换脸，不管是FaceFusion还是Deep-Live在换脸时，都需要显卡实时重启驱动和替换照片，而这个AI实时换脸最近传疯了，我自己也试了一下，真的太牛了，随意拉动一张图片就可以实现实时换脸 【重要警示】 所有实时换脸工具仅可用于本人肖像、合规创意创作、虚拟直播娱乐；严禁伪造他人人脸用于诈骗、冒充、造谣、虚假取证，各国均有深度伪造相关法律追责，违规后果自负。 测试效果哈哈哈哈哈 打开网址可以支持本地部署，切换效果默认是动漫风格， 填写提示词和上传图片按钮 上传一张或者拖入实时照片要想替换为真人需要填写下面这个提示词 Replace my face and body expressions and head movements, realistic real human, natural lighting 打开 Enhance 增强开关，点击 Apply 生效，实时画面会直接变成参考图里的真人
42400编辑于 2026-07-17 实时换脸的效果已经到临界点了
最近在 YouTube 上刷到一个日本博主做实时换脸直播，吸引了不少流量。 你动一下，画面也跟着变；你换一个参考脸或风格，整个人的观感马上变了，延迟很低，粗估只有200ms左右。而且不仅能实时换脸，还可以实时变装和风格重绘。 实时换脸这件事，技术上正在从“能不能做”变成“怎么接入直播”。这和现在很火的 Seedance、Gemini Omni Flash 等视频生成模型不太一样。 直播换脸的难点在另一边：摄像头画面是一帧一帧进来的，模型也要一边看、一边改、一边把结果返回。它处理的不是一段已经准备好的视频，而是正在发生的画面。如果这条链路继续成熟，直播行业的变化会很大。 查了一下公开资料，这类效果背后很像 Decart 的 Lucy 2.1 这一类实时视频编辑模型。它们主打的就是实时视频编辑。 不知道其他家的模型效果能到什么程度了，回头也体验一下。
10102编辑于 2026-07-21- 来自专栏量子位
实时DeepFake各路名人！输入名字就能秒换脸
这项实时DeepFake换脸技术，是来自一家名叫fal.ai公司的camera ai项目。 而且因为只需要输入想要变脸名人的名字，以及在线实时、免费等特点，这款软件着实是吸引了不少网友们前来“打卡”。 虽然从网友们给出的demo效果中来看，几乎在实时性上都能做到非常好的同步，但我们在实际体验过程中却并非如此。
70410编辑于 2023-12-20 - 来自专栏业余草
Deepfakes 换脸教程！
做这个的原因是因为我们主要关注的是换脸，所以只需要获取脸部的特征，其他环境因素对换脸的影响并不大。 ? 在面部抓取的过程完成后，我们可以得到所有脸部图片。 在训练完模型后（损失值较低），可以使用以下命令对目标图进行换脸： ? 此处的例子是找的一个视频，所以我们可以先用下面的命令将一个视频以一个固定频率转化为图片： ? 然后执行转换人脸操作。 下面是两个换脸图（样本A 110张图片，样本B 70张图片，训练时间6小时）： ? ? 嗯…效果不咋样… 建议大家可以增大样本量，并延长训练时间。 ? 转换人脸的过程 ? 这样最后我们用图片B获取到的脸，使用encoder抽取特征，再使用A的decoder还原，便会得到A的脸，B的表情。
6.1K63发布于 2019-09-06 Python+OpenCV实现实时视频3D换脸
2、案例效果接下来使用实时视频将爱因斯坦的脸移植到我的脸上~原图片如下：移植后效果如下：3、运行机制首先，我们获取输入图像（我们想要在自己的脸上看到的人的图像）并找到面部区域及其地标。
11610编辑于 2026-09-18- 来自专栏AI算法能力提高班
换脸&生成 | 让你们的脸为所欲为
样例1 输入参考图像（一定要带脸） 2 输入提示词（不要输入中文，请输入英文） a man, suit 3 输入参考姿势图像（可选项） 输入的Pose姿势图像，可以调整生成图像的面部姿势（朝向） 4
2.5K11编辑于 2024-01-29 - 来自专栏cuijianzhe
python 实现 AI 换脸
AI 换脸实现 科普：我们人眼看到连续画面的帧数为 24 帧，大约 0.04 秒，低于 0.04 就会卡成 ppt。 usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/9/1 8:50 # @Author : cuijianzhe # @File : AI换脸 faces[0] rectangle = list0['face_rectangle'] # print(rectangle) return rectangle #number表示换脸的相似度 faces[0] rectangle = list0['face_rectangle'] # print(rectangle) return rectangle #number表示换脸的相似度 不过目前是实现了从宋祖儿---> 朴信惠换脸术， ---- 标题：python 实现 AI 换脸 作者：cuijianzhe 地址：https://solo.cjzshilong.cn/articles
7.7K11编辑于 2022-06-14 - 来自专栏AI研习社
深度解密换脸应用 Deepfake
Deepfake 就是前一阵很火的换脸 App，从技术的角度而言，这是深度图像生成模型的一次非常成功的应用，这两年虽然涌现出了很多图像生成模型方面的论文，但大都是能算是 Demo，没有多少的实用价值，除非在特定领域 一、基本框架 我们先看看 Deepfake 到底是个何方神圣，其原理一句话可以概括：用监督学习训练一个神经网络将张三的扭曲处理过的脸还原成原始脸，并且期望这个网络具备将任意人脸还原成张三的脸的能力。 人脸识别问题 由于第一个环节是对人脸做预处理，算法必须首先能识别出人脸，然后才能处理它，而 dlib 中的人脸检测算法，必须是「全脸」，如果脸的角度比较偏就无法识别，也就无法「换脸」。 也就是说同一张人脸图片，让他合成大于自己的或小于自己的脸都是有道理的，另外当人脸角度变化较大时，这种抖动就会更明显。 我不禁联想到了 Nvidia 的那篇论文，没有条件的 Gan 虽然可以生成高清的图片，但是没法人为控制随机因子 z，无法指定具体要生成生成什么样的脸，而有条件的 Gan 样本又过于昂贵。
4.6K60发布于 2018-03-28 - 来自专栏aigc
ComfyUI 换脸工作流
ComfyUI 换脸工作流市面上存在着众多琳琅满目的软件，它们虽各具特色，却也存在诸多局限性。例如，一些软件换脸效果不稳定容易出现失真或模糊现象；部分则设置了较高的收费门槛；还有些软件生成速度过慢。 ReActor | 快速换脸Roop最早期使用的是 Stable Diffusion WebUI 中的 Roop 扩展进行换脸，无需复杂的数据集或训练过程。 https://github.com/Gourieff/comfyui-reactor-node换脸工作流ComfyUI 换脸工作流能够处理图片、视频以及多人换脸任务，可以通过 Set Group Nodes 我一般先启用图片换脸任务查看效果，调整参数达到满意程度后再切换到视频换脸。图片换脸在图片换脸的工作流中，需要 2 个 Load Image 节点来分别上传原图和参考人脸图片。 视频换脸对于视频而言，其核心思路在于对视频中的每一帧都执行相同的换脸操作，并确保视频在换脸后保持连贯性和一致性。Load Video创建一个 Load Video 节点，上传视频并连接视频到图像处理。
6.2K10编辑于 2025-01-21 - 来自专栏深度学习那些事儿
解密Deepfake(深度换脸)-基于自编码器的(Pytorch代码)换脸技术
另外还有实现川普和尼古拉脸相换： 当然这只是DeepFake的冰山一角，Deepfake当初火起来的原因可以说是广大拥有宅男心态的程序员们一起奋斗的结果。 最早之前，实现人脸互换是通过分别分析两者人脸的相似信息来实现换脸，也就是通过特征点匹配来提取一张脸中例如眉毛、眼睛等特征信息然后匹配到另一张人脸上。 关于更多自编码器的知识：理解深度学习:与神经网络相似的网络-自编码器(上) 网络构架 那么应该如何通过自编码器实现我们的换脸技术呢？ 总之，我们想实现换脸的操作，在整体结构不变的基础上，需要满足以下几点： 如上图，也就是类似于VGG的编码网络、还要可以打乱空间结构结构的全连接网络、以及可以快速且较好地上采样图像的Sub-Pixel网络 总结 总得来说，这个换脸技术是一个结构简单但是知识点丰富的一个小项目，其结构简单易于使用以及修改，并且可以生成不错的效果，但是因为其拥有较多的参数，其运行速度并不是很快(当然我们可以通过改变编码层和解码层结构加快训练生成的速度
5.3K50发布于 2019-01-23 - 来自专栏C语言入门到精通
AI 换脸用来拍“大片”？？
AI 换脸又一次刷爆了朋友圈 最近云毕业正当时，各家科技公司顺势推出了自己的 AI 换脸技术，结果又被同学们玩坏了！ 换脸这件事绝不能少了业界大佬们！ ? 仔细来看，AI 换脸技术近些年还是成熟不少，整体的面部贴合度、细节处理都有了明显的提升。近日，Deepfake 领域再一次取得了重要突破。 局部融合更考验换脸的技术难度。为了验证算法性能，研究人员他们没有对人脸的眼部、唇部等局部器官进行了融合，效果也是非常惊人。 ? 同时它能够随着唇部抖动实时贴合，毫无跳脱感。而且研究人员证实，视频中的人脸交换一般比静态图像效果更好。 局部人脸交换在动态视频中的融合优势，这在电影场景中是非常必要的。 基于梳状模型的最新算法 那么这项 AI 换脸技术是如何实现的呢？我们先来看一组完整的换脸路径图： ?
5.4K3329发布于 2020-09-08 - 来自专栏2026 AI换脸推荐
浏览器在线实时换脸：从摄像头输入到 AI 输出
在线实时换脸的便利是无需专用GPU，也不用安装模型或配置AI环境。打开浏览器，允许摄像头、选参考脸并启动AI处理，就能看到结果。 （还记得几年前根本没有在线换脸，在腾讯云上租GPU服务器搞deepcam实时换脸，一个月上千块效果还不好）完整流程有三个状态：摄像头输入就绪、AI处理启动、实时输出更新。 左侧有画面只说明输入成功；右侧结果持续跟随动作，才算实时换脸真正运行。三步完成第一次实时换脸下面以LiveFaceSwapAI浏览器换脸工作区为例，按电脑端Chrome界面说明。 想换成其他目标脸时，再上传清晰的单人正面照片；镜头前的人才是被换脸的对象。查看当前模型的积分费率，点击“开始换脸”。 浏览器预览的使用边界LiveFaceSwapAI网页端依赖云端处理和网络，并不是本地离线换脸；当前也不提供换脸视频的录制、下载、导出或保存。
33410编辑于 2026-08-13 - 来自专栏JVMGC
16.7K Star开源实时直播和视频 AI 换脸程序,硬核项目
实时直播和视频 AI 换脸程序。该项目可以对摄像头和本地视频文件中的人物，进行实时 AI 换脸，可用于 PC 直播、视频等场景。 马斯克换脸 功能特点 1.深度伪造技术：DeepFaceLive使用深度学习算法来合成虚假的视频，使得用户能够将一个人的脸部特征应用到另一个人物的视频上。 2.实时处理：DeepFaceLive提供实时处理功能，使用户能够在拍摄或播放视频时直接应用深度伪造技术，即时观察结果。这种实时性能够提供更好的交互性和用户体验。
1.6K20编辑于 2023-09-08 - 来自专栏新智元
【换脸AI升级版】面部表情、身体动作、视线方向都能实时迁移
thenextweb 编辑：肖琴 【新智元导读】“变脸”技术已经不新奇，来自德国慕尼黑工业大学、斯坦福大学等的一组研究人员最近开发了一个叫“HeadOn”的AI，它可以“变人”——根据输入人物的动作，实时地改变视频中人物的面部表情 ://niessnerlab.org/papers/2018/7headon/headon_preprint.pdf 来自德国慕尼黑工业大学、斯坦福大学等的一组研究人员最近开发了一个AI，它可以将你的实时的面部表情 HeadOn的视频演示： 研究人员在论文里将这个系统称为“首个人体肖像视频的实时的源到目标（source-to-target）重演方法，实现了躯干运动、头部运动、面部表情和视线注视的迁移”。 自动合成一个上半身模型 一种新的实时重现算法利用这个代理来真实地映射面部表情和眼睛注视，以及捕获的源参与者对目标参与者的头部动作和身体动作。 这个研究的贡献如下： 快速自动构建个性化的几何代理，嵌入参数化的人脸、眼睛、整个头部和上半身模型； 提出一种逼真的、基于视图的、与姿势相关的纹理和合成方法 对source actor的稳健的跟踪方法； 以及实时
3.3K30发布于 2018-06-22 CANN赋能AIGC“数字人”革命：实时视频换脸与表情驱动实战
3.3 实时换脸融合流水线 四、性能优化效果对比 4.1 延迟测试数据 4.2 实时性能验证 五、完整项目部署指南 5.1 环境配置 5.2 模型转换 5.3 实时演示应用 六、技术价值与应用前景 引言 、FaceShifter等复杂模型部署至昇腾硬件，实现毫秒级的高保真视频换脸与表情驱动。 以实时视频换脸为例，CANN优化后单帧处理延迟从200ms压缩至30ms以内，实现了真正意义上的“实时”交互。 pipeline = RealTimeFaceSwapPipeline(source_face) print("开始实时换脸演示，按'q'退出...") ，无需修改模型结构 该技术可广泛应用于： 直播电商：虚拟主播实时表情驱动、个性化形象定制 影视制作：实时预览换脸效果、降低后期制作成本 游戏娱乐：玩家面部表情实时映射到游戏角色 在线教育：AI教师个性化形象与表情互动
35410编辑于 2026-05-06- 来自专栏奇点大数据
AI 换脸技术——DeepFakes 概述（二）
相关文章：AI 换脸技术——DeepFakes 概述（一） DeepFakes的“短板” 尽管DeepFakes所呈现出的结果让人很惊讶，但就现在来说，它的局限性还是很明显的： 首先，DeepFakes 如果要用另外一个人的脸替换视频中的脸，那么你需要300到2000张这个人的人脸图片。所需图片的数量取决于人脸的变化程度，以及它们与原始视频的匹配程度。 因此视频换脸比较适用于艺人，或者是那些在网上有大量照片的人。所以很明显，并不是任何人的人脸交换都是这么简单的。 其次，训练的数据必须要选择非常有代表性的图片。 DeepFakes的另一局限性在于，建立一个换脸模型会消耗大量的时间和金钱。一般的换脸效果大概需要48小时的训练，而一个相对不错的换脸则需要大约72小时的训练才能达到。 如果你使用Jimmy和Oliver人脸训练得到的模型，尝试将Kimmel的脸换成Oliver的脸，结果通常都是不乐观的。
6.7K70发布于 2018-04-24 - 来自专栏CNN
【Python案例】基于OpenCV换脸效果
0 前言 当前基于深度学习的人工智能的换脸技术比较多，但实际上，对于一些相同角度、相似肤色换脸场景其实无须通过深度学习模型即可达到比较好的效果。 本文基于OpenCV针对相同脸部角度、相似肤色场景实现完美换脸。 最终效果如下所示（下图为动态图，读者可以仔细观察脸部变化过程）： [相互换脸效果] 1 原理 原理如下： 查找脸部关键点 获取关键点凸包，并对凸包点计算delanauy三角形。 dlib可以检测人脸68个关键点，如下所示： [68个关键点] 3 delanauy三角形 得到68个关键点后无法直接贴脸，因为每个人的脸型大小不一致。 公众号聊天界面回复：换脸 获取完整源码。 如果您觉得本文有帮助，辛苦您点个不需花钱的赞，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！ 也欢迎关注我的公众号：Python学习实战， 第一时间获取最新文章。
3.4K52编辑于 2022-05-22 - 来自专栏电脑网络小帮手
AI换脸是什么魔鬼技术？
讲到换脸这种技术，在很早以前，网上流传着一句话，叫做有图有真相， 直到PS把人脸完美的换掉的时候，大家就觉得图片也许并不能代表真相，而代表真相的也许就剩下视频了。 ? 可是当时据制片方说，换脸的成本太高，投资2亿美元的速7才拍了一半，面临进退两难，不过结果大家也看到了。 ? 这一技术出世后，被大量用到了明星换脸上。 ? ? 当然这项技术诞生后，立马遭到大量网络用户抨击，因为换脸技术， 可能会导致特别多的虚假视频出现，虚假新闻也会随之而来， 包括污蔑和诽谤的视频。 现在只需要在B站搜索AI换脸，已经有许多的成品视频了， 有兴趣的话可以去搜索看一看。 任何一个新兴的技术诞生，都意味着科技的进步， 也许以后我们还可以看到李小龙的电影， 如果技术足够成熟的话。
5.1K20发布于 2019-07-30
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