Dernière mise à jour 08-13-2026
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DeepFaceLab
DeepFaceLab entraîne et exécute des échanges de visages deepfake sur votre propre GPU via un pipeline Python complet que vous contrôlez localement. Il extrait les visages des vidéos source et destination, entraîne un modèle de réseau neuronal, et réintègre le visage échangé dans les séquences à des résolutions allant jusqu'à 512 pixels et au-delà.
Contrairement aux applications deepfake cloud qui cachent le pipeline, DeepFaceLab vous donne accès à chaque étape, y compris l'extraction de visage S3FD, le masquage XSeg, et des architectures de modèles comme SAEHD. Cette profondeur implique une courbe d'apprentissage importante : le README avertit qu'il n'existe pas de solution en un clic et suppose une aisance avec After Effects ou DaVinci Resolve pour les travaux de finition.
Les artistes VFX, les créateurs YouTube et les chercheurs ayant besoin d'un remplacement de visage local basé sur GPU constituent le public principal. Le dépôt a été archivé en lecture seule le 13 novembre 2024, mais le code, les builds Windows et les plus de 19 300 étoiles GitHub restent accessibles. Le projet associé DeepFaceLive gère séparément les échanges en streaming en temps réel.
19 300+ étoiles GitHub avec 928 forks et licence open-source GPL-3.0
Remplacement de visage, rajeunissement et workflows de changement complet de tête avec entraînement en résolution native
Extracteur de visage S3FD et éditeur XSeg pour un masquage précis du visage
Versions Windows distribuées via torrent et Mega.nz ; port Linux disponible
Basé sur TensorFlow avec accélération GPU CUDA et DirectX
Le projet associé DeepFaceLive ajoute le changement de visage en temps réel pour le streaming et les appels vidéo
Contrôle complet du pipeline, de l'extraction du visage à l'entraînement du modèle et à la fusion vidéo
19 300+ étoiles GitHub et communauté Discord active pour le dépannage
Entièrement gratuit sous GPL-3.0 sans dépendance au cloud ni limites d'utilisation
Supporte le remplacement de visage, le rajeunissement et le changement de tête dans un seul outil
Dépôt archivé en lecture seule en novembre 2024 sans développement en cours
Nécessite une GPU NVIDIA, la configuration CUDA et beaucoup de temps pour apprendre le workflow
Pas de résultats en un clic ; le travail final nécessite souvent After Effects ou DaVinci Resolve
DeepFaceLab est-il gratuit ?
Oui. DeepFaceLab est gratuit et open source sous licence GPL-3.0. Vous téléchargez le code depuis GitHub ou des packages Windows précompilés et l'exécutez localement sur votre propre matériel GPU sans frais d'abonnement.
DeepFaceLab est-il encore activement développé ?
Non. Le dépôt GitHub de DeepFaceLab a été archivé par le propriétaire le 13 novembre 2024 et est désormais en lecture seule. Le code et les versions restent téléchargeables, mais aucun nouveau commit ni fonctionnalité n'est ajouté.
Que peut faire DeepFaceLab ?
DeepFaceLab permet le remplacement de visages dans les vidéos, le rajeunissement des visages et les échanges complets de tête. Il entraîne des modèles de réseaux neuronaux personnalisés à partir des ensembles de visages source et destination, puis fusionne le résultat dans la séquence originale.
Quel matériel DeepFaceLab nécessite-t-il ?
DeepFaceLab requiert un GPU NVIDIA avec support CUDA pour l'entraînement et l'inférence. Le projet utilise TensorFlow et DirectX, et les packages Windows précompilés sont le principal mode de distribution, avec un port Linux communautaire également disponible.
Quelle est la différence entre DeepFaceLab et DeepFaceLive ?
DeepFaceLab se concentre sur l'entraînement et la fusion hors ligne de remplacement de visage vidéo avec un contrôle complet du pipeline. DeepFaceLive, un projet lié du même auteur, gère le remplacement de visage en temps réel pour le streaming PC et les appels vidéo.
Où puis-je obtenir de l'aide pour DeepFaceLab ?
DeepFaceLab maintient un canal Discord officiel pour le support communautaire en anglais et russe. Le dépôt GitHub compte aussi 530 issues ouvertes et une documentation dans le dossier doc, bien que le dépôt soit archivé et en lecture seule.