Deep-Live-Cam を Windows + GPU で動かすガイド

## 環境のセットアップ

Deep-Live-Cam を正しく動作させるためには、適切な環境設定が不可欠です。以下のソフトウェアをインストールしてください：

- Python 3.10（重要：3.12 ではエラーが発生するため、必ず 3.10 を使用してください）
- Git（ソースコードの取得に必要）
- ffmpeg（ビデオ処理に使用）
- Visual Studio 2022 ランタイム（Windows での C++ ライブラリのサポートに必要）
- NVIDIA GPU ユーザーの場合：CUDA Toolkit 11.8（GPUに必要）

これらのツールは、Deep-Live-Cam の動作に不可欠な基盤を提供します。特に Python のバージョンは重要で、互換性の問題を避けるために厳密に 3.10 を使用してください。

<blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="800"><p lang="ja" dir="ltr">Deep-Live-Cam動かしてみた！！！！②～④<br>CGアニメ調の画像でもできそう<br>またgpt4oで生成したフォトリアル調の画像でもできそう！ <a href="https://t.co/DFRdX5LIJ2">https://t.co/DFRdX5LIJ2</a> <a href="https://t.co/si0RbmkwQS">pic.twitter.com/si0RbmkwQS</a></p>&mdash; Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) <a href="https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/1823153863127621943?ref_src=twsrc%5Etfw">August 13, 2024</a></blockquote>

## 仮想環境の作成

プロジェクト固有の依存関係を管理し、他のプロジェクトとの競合を避けるために、Conda を使用して仮想環境を作成することを強くお勧めします：

```bash
conda create -n deep-live-cam python=3.10
conda activate deep-live-cam
```

この手順により、Deep-Live-Cam 用の隔離された Python 環境が作成されます。これにより、システム全体の Python 設定に影響を与えることなく、プロジェクト固有のパッケージをインストールできます。

## Deep-Live-Cam のセットアップ

Deep-Live-Cam をセットアップするには、以下の手順に従ってください：

### リポジトリのクローン

GitHub からソースコードを取得します：

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

### モデルファイルのダウンロード

Deep-Live-Cam の核心となる AI モデルファイルを「models」フォルダにダウンロードします：

- [GFPGANv1.4.pth](https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/GFPGANv1.4.pth)
- [inswapper_128.onnx](https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/tree/main)
- [inswapper_128_fp16.onnx](https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/tree/main)

これらのファイルは顔認識と顔スワップの処理に不可欠です。

### 依存関係のインストール

必要なすべての Python パッケージをインストールします：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

このコマンドにより、Deep-Live-Cam の動作に必要なすべての Python ライブラリがインストールされます。


## Webカメラの設定

使用する Web カメラを正しく認識させるために、`modules/ui.py` ファイルを編集します：

```python
cap = cv2.VideoCapture(1)  # カメラのインデックスを適切に調整
```

Windows のカメラアプリを使用して、目的のカメラのインデックスを確認してください。通常、内蔵カメラは 0、外付けカメラは 1 以降の番号が割り当てられます。

## 顔のぼやけ問題の解決

<blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="800"><p lang="ja" dir="ltr">Deep-Live-Cam動かしてみた！！！！<br>やっとセットアップが終わったが。。。modules\<a href="https://t.co/ERMwKusLVC">https://t.co/ERMwKusLVC</a>でカメラのIDを変える必要があるかもです！<br>---<br>。。。。なぜかぼやけるだけなんですがモデルが違う？？？？ <a href="https://t.co/hDmx4c56tU">https://t.co/hDmx4c56tU</a> <a href="https://t.co/kwyDdlpLwt">pic.twitter.com/kwyDdlpLwt</a></p>&mdash; Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) <a href="https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/1823035343148642504?ref_src=twsrc%5Etfw">August 12, 2024</a></blockquote> 

顔がぼやける問題が発生した場合、`modules/processors/frame/face_swapper.py` ファイルを編集して解決できます：

```python
model_path = resolve_relative_path('../models/inswapper_128.onnx')
```

この変更により、より高品質な顔スワップモデルが使用されます。

## Deep-Live-Cam の実行

すべての設定が完了したら、以下のコマンドで Deep-Live-Cam を実行します：

```bash
python run.py --execution-provider cuda --execution-threads 60 --max-memory 60
```

このコマンドの各パラメータの意味は以下の通りです：
- `--execution-provider cuda`：CUDA を使用して GPUを有効にします
- `--execution-threads 60`：60 個の実行スレッドを使用します
- `--max-memory 60`：最大メモリ使用量を 60GB に設定します

お使いのシステムの仕様に応じて、特に `--max-memory` の値を調整してください。

<blockquote class="twitter-tweet" data-media-max-width="800"><p lang="ja" dir="ltr">Deep-Live-Cam動かしてみた！！！！<br>やっとちゃんと動いた<br>原因はmodules\processors\frame\face_swapper.pyでinswapper_128_fp16.onnxではなくinswapper_128.onnxにすることでした <a href="https://t.co/bQoOuLqfKt">https://t.co/bQoOuLqfKt</a> <a href="https://t.co/OnX5VjqTdZ">pic.twitter.com/OnX5VjqTdZ</a></p>&mdash; Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) <a href="https://twitter.com/hAru_mAki_ch/status/1823153412382376350?ref_src=twsrc%5Etfw">August 13, 2024</a></blockquote>

## 追加のヒントとトラブルシューティング

Deep-Live-Cam を円滑に運用するために、以下の点に注意してください：

- アンチウイルスソフトが Deep-Live-Cam の動作を妨げていないか確認してください
- 最新の GPU ドライバーをインストールして、パフォーマンスと安定性を最適化してください
- GPU の温度を監視し、過熱を防ぐために適切な冷却を確保してください

問題が発生した場合は、以下を確認してください：

1. すべての依存関係が正しくインストールされているか
2. CUDA のバージョンが正しいか
3. モデルファイルが正しい場所にあるか
4. Python のバージョンが 3.10 であることを確認

## まとめ

以上の手順に従うことで、Windows 環境で GPU を使用して Deep-Live-Cam を効果的に動作させることができます。Conda 仮想環境の使用により、クリーンで管理しやすい開発環境を維持できます。

Deep-Live-Cam は強力なツールですが、その使用には法的・倫理的な配慮が必要です。個人のプライバシーを尊重し、責任ある使用を心がけましょう。この技術の可能性を探求しつつ、常に適切な判断を心がけてください。

## リポジトリ

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

https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/tree/main

 <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>