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 Pro
10.0.22631 Build 22631

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先决条件

  1. 带有Nvidia 显卡的桌面电脑或者笔记本电脑
  2. 稳定的网络环境

  3. 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
  4. DeepLiveCam项目本体

  5. 模型下载

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

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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

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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

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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

image-20240906214102387.png

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

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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）

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修改Windows PowerShell 的执行策略

  1. 查看当前执行策略

    Get-ExecutionPolicy -List

  2. 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
  3. 确认更改：
    在提示时输入 Y 确认更改。

  4. 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

  1. 克隆项目

    git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git

  2. CD 到 项目目录

    cd /yourpath/Deep-Live-Cam

  3. 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)

  4. 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

  5. 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 效果了

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注意： 功能选项中的其它功能第一次运行时需要下载其他资源，请注意检查网络的稳定性