Deep Live cam 笔记 项目地址： https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam 在本篇笔记中不会涉及cuda,Python,Conda,Git,等相关的计算机知识。只有步骤记录和在使用部署时遇到的问题记录。 以下操作都是在Windows操作系统下进行的，我的系统版本号为： Microsoft Windows 11 Pro10.0.22631 Build 22631 先决条件 带有Nvidia 显卡的桌面电脑或者笔记本电脑 稳定的网络环境 DeepLiveCam所需的软件或编译工具 Python 3.10.0 CUDA cuDNN Git ffmpeg Conda-Py 3.10 Microsoft C++ Build Tools DeepLiveCam项目本体 模型下载 GFPGANv1.4 inswapper_128_fp16.onnx 环境安装 Python 3.10.0 下载地址： https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/python-3.10.0-amd64.exe 像正常安装应用软件那样安装即可，记得勾选添加到系统变量 CUDA 下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 安装完成之后在命令行运行 nvidia-smi 检查显卡支持的最大CUDA 版本 nvidia-smi cuDNN 需要下载CUDA支持的版本 下载地址： http://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 安装完成之后在命令行运行 nvcc -V cuDNN的版本号 如果提示命令不存在，请检查系统的环境变量和用户变量 nvcc -V Git 下载地址： https://git-scm.com/downloads 安装完成之后在命令行运行 git --version 检查Git的版本号 git --version 如果提示命令不存在，请检查系统的环境变量和用户变量 Conda 下载地址： https://docs.anaconda.com/miniconda/ 选择Miniconda3-py310_24.7.1-0-Windows-x86_64.exe 安装完成之后在命令行运行 conda --version 检查conda的版本号 conda --version 注意： 若提示命令不存在，请检查环境变量和用户变量 路径如下： C:\ProgramData\miniconda3\Scripts ffmpeg 下载地址： https://www.ffmpeg.org/download.html 安装完成之后在命令行运行 ffmpeg --version 检查conda的版本号 ffmpeg -version 注意： 若提示命令不存在，请检查环境变量和用户变量 路径为：yourpath\ffmpeg-6.1.1-essentials_build\bin Microsoft C++ Build Tools 下载地址： https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ 在安裝過程中，確保選擇了 "C++ build tools" 和 "Windows 10 SDK"（或相應的版本） 修改Windows PowerShell 的执行策略 查看当前执行策略 Get-ExecutionPolicy -List 设置执行策略：可以将执行策略设置为 Unrestricted 或 RemoteSigned。Unrestricted 允许所有脚本运行，而 RemoteSigned 仅要求从互联网下载的脚本必须经过签名。 设置为 Unrestricted： Set-ExecutionPolicy Unrestricted -Scope LocalMachine 或者设置为 RemoteSigned： Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope LocalMachine 确认更改：在提示时输入 Y 确认更改。 验证执行策略：再次运行以下命令以确认执行策略已更改： Get-ExecutionPolicy -List 项目部署 管理员运行PowerShell 在命令行你想要指定的位置创建一个英文目录 cd到你创建的目录下进行项目克隆 注意： 整个环境都不应该有中文目录或名称 克隆项目 git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git CD 到 项目目录 cd /yourpath/Deep-Live-Cam 使用conda创建名为DeepLiveCam的 env #初始化conda 环境 conda init #创建DeepLiveCam的 env conda create -n deeplivecam python=3.10.0 #查看env 列表 conda env list #根据提示按Y #等待创建完成之后激活env conda activate deeplivecam #激活之后，命令行前会显示(deeplivecam) 安装DeepLiveCam项目 的requriements.txt 确认在项目目录内 yourpath/deeplivecam 执行以下命令 #安装环境包 （需要完全稳定的互联网） pip install -r requirements.txt #等待安装完成之后 重新安装一下以下软件包 pip uninstall onnxruntime onnxruntime-gpu #指定安装onnxruntime-gpu版本 pip install onnxruntime-gpu==1.16.3 拷贝模型文件 如果以上步骤和命令都已经完成安装且没有任何报错，将之前下载好的模型文件拷贝到项目的models 目录下, 文件树如下 Directory: D:\Deep-Live-Cam\models Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- -a---- 9/2/2024 9:09 AM 348632874 GFPGANv1.4.pth -a---- 9/2/2024 10:27 PM 34 instructions.txt -a---- 9/2/2024 9:11 AM 277288649 inswapper_128_fp16.onnx 启动DeepLiveCam 项目 管理员运行Windows Power Shell 在 Windows Power Shell 中执行以下命令 #进入DeepLiveCam项目目录 cd D:\Deep-Live-Cam\ #根据自己的实际路径操作 conda activate deeplivecam # 激活deeplivecam 的env python run.py --execution-provider cuda #运行deeplivecam 项目 最终，在项目界面中选择一张照片进行Live验证…