最后更新 08-13-2026
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DeepFaceLab
DeepFaceLab 通过完整的 Python 流程在您本地的 GPU 上训练和运行深度换脸。它可以从源视频和目标视频中提取人脸，训练神经网络模型，并将换脸结果合并回分辨率高达 512 像素及以上的视频中。
与隐藏流程的云端深度换脸应用不同，DeepFaceLab 提供了每个阶段的控制，包括 S3FD 人脸提取、XSeg 遮罩以及 SAEHD 等模型架构。这种深度带来了较高的学习门槛：README 文件警告没有一键解决方案，且期望用户熟悉 After Effects 或 DaVinci Resolve 以完成后期工作。
视觉特效艺术家、YouTube 创作者和需要本地 GPU 支持的人脸替换研究人员是其核心用户群。该仓库于 2024 年 11 月 13 日归档为只读，但代码、Windows 版本和超过 19,300 个 GitHub 星标仍可访问。相关的 DeepFaceLive 项目则单独处理实时流换脸。
拥有19,300+ GitHub星标，928个分支，GPL-3.0开源许可证
面部替换、去老化和全头换工作流程，支持原生分辨率训练
S3FD面部提取器和XSeg编辑器，用于精确面部遮罩
Windows版本通过BT和Mega.nz分发；提供Linux端口
基于TensorFlow，支持CUDA和DirectX GPU加速
相关DeepFaceLive项目增加了实时面部交换，用于流媒体和视频通话
从面部提取到模型训练再到视频合成的全流程控制
拥有19,300+ GitHub星标和活跃的社区Discord支持故障排除
在GPL-3.0下完全免费，无云依赖或使用限制
支持面部替换、去老化和头部交换的一体化工具包
仓库在2024年11月归档为只读，没有持续开发
需要NVIDIA GPU、CUDA设置，并需大量时间学习工作流程
没有一键式结果，完成工作通常需要After Effects或DaVinci Resolve
DeepFaceLab是免费使用的吗？
是的。DeepFaceLab是免费且开源的，遵循GPL-3.0许可证。您可以从GitHub下载代码或预编译的Windows软件包，并在您自己的GPU硬件上本地运行，无需订阅费用。
DeepFaceLab还在积极开发吗？
不。DeepFaceLab的GitHub仓库于2024年11月13日被所有者归档，现在是只读状态。代码和发布版本仍可下载，但不再添加新的提交或功能。
DeepFaceLab能做什么？
DeepFaceLab支持视频中的人脸替换、面部去龄和完整头部交换。它从源脸和目标脸集合训练自定义神经网络模型，然后将结果合并回原始视频。
DeepFaceLab需要什么硬件？
DeepFaceLab需要支持CUDA的NVIDIA GPU用于训练和推理。该项目使用TensorFlow和DirectX，预编译的Windows软件包是主要的分发方式，同时也有社区维护的Linux移植版本。
DeepFaceLab和DeepFaceLive有什么区别？
DeepFaceLab专注于离线视频人脸替换的训练和合并，提供完整的流程控制。DeepFaceLive是同一作者的相关项目，处理PC直播和视频通话中的实时人脸替换。
我在哪里可以获得DeepFaceLab的帮助？
DeepFaceLab维护一个官方Discord频道，提供英语和俄语社区支持。GitHub仓库中还有530个未解决的问题和doc文件夹中的文档，尽管仓库已归档且为只读状态。