Tutorial compilar e usar Deep Live Cam no Windows

Deep-Live-Cam: Tutorial completo de instalação do Deep Live Cam para Windows usando Python 3.10, FFmpeg, CUDA (opcional). Guia passo a passo.

Este tutorial irá guiá-lo passo a passo na configuração do ambiente necessário para executar o Deep-Live-Cam de graça no seu computador com Windows com suporte a CPU ou GPU. Em 2018 publicamos um tutorial sobre deep fake, de lá para cá a tecnologia evoluiu permitindo você fazer a troca de rosto em tempo real e com custo computacional menor. Siga as instruções abaixo para realizar o procedimento em seu computador.

Passo 1: Instalando o Python 3.10

O Deep-Live-Cam requer o Python 3.10 para funcionar corretamente. Siga estas etapas para instalá-lo:

1. Acesse o site do Python: Abra seu navegador e vá para https://www.python.org/downloads/release/python-3100/.
2. Baixe o instalador: Localize e clique no link para baixar a versão executável do Python 3.10 para Windows.
3. Execute o instalador: Após o download, execute o arquivo .exe que você baixou.
4. Marque as opções importantes: Durante o processo de instalação, certifique-se de marcar as seguintes opções:
   • Install for all users (Instalar para todos os usuários)
   • Add Python 3.10 to PATH (Adicionar Python 3.10 ao PATH)
5. Prossiga com a instalação: Clique em "Install Now" e siga as instruções na tela para concluir a instalação. Certifique-se de que a opção "Add to PATH" esteja selecionada. O caminho de instalação padrão é: C:\Users\usuario\AppData\Local\Programs\Python\Python310.

Passo 2: Verificando a Instalação do Python

Após a instalação, é importante verificar se o Python 3.10 foi instalado corretamente e adicionado ao PATH.

1. Abra o Terminal: Pressione a tecla Windows, digite cmd ou PowerShell e pressione Enter para abrir a linha de comando.
2. Verifique a versão: No terminal, digite o seguinte comando e pressione Enter:
   

   [python --version]

3. Resultado esperado: Se a instalação foi bem-sucedida, você deverá ver uma saída semelhante a:
   

   [Python 3.10.x]

   O "x" representa o número da versão específica do Python 3.10 que você instalou.
4. Em caso de erro: Se você não vir a versão correta (ou nenhuma versão for exibida), siga estas etapas:
• Outras versões existentes: especifique a versão que quer usar, exemplo
  

  [py -3.10 --version]

• Reinstale o Python 3.10: Repita o Passo 1, certificando-se de marcar as opções "Install for all users" e "Add Python 3.10 to PATH".

Passo 3: Instalando o FFmpeg

O FFmpeg é uma ferramenta essencial para o Deep-Live-Cam, pois lida com o processamento de vídeo. Siga estas etapas para instalá-lo no Windows:

1. Acesse o site do FFmpeg: Abra seu navegador e vá para https://ffmpeg.org/download.html.
2. Escolha a sua plataforma: Na página de download, procure pela seção "Get the packages" e clique no ícone do Windows. Isso geralmente o levará a uma lista de builds de terceiros.
3. Selecione um build: Uma opção popular é o build fornecido por "gyan.dev". Procure por um link que contenha "git" e a arquitetura do seu sistema (geralmente "win64" para sistemas de 64 bits). Clique no link para acessar a página de download.
4. Baixe o arquivo zip: Na página de gyan.dev, procure pela seção "Latest stable builds" ou similar e baixe o arquivo zip que contém os binários do FFmpeg (algo como ffmpeg-git-xxxxxx-win64-gpl.zip).
5. Extraia os arquivos: Após o download, extraia o conteúdo do arquivo zip para uma pasta de fácil acesso no seu computador. Por exemplo, você pode criar uma pasta chamada FFmpeg no seu disco C: e extrair os arquivos para lá (C:\FFmpeg).
6. Adicione o FFmpeg ao PATH: Para que o sistema reconheça os comandos do FFmpeg, você precisa adicionar a pasta bin dentro da pasta extraída à variável de ambiente PATH do Windows. Siga estas etapas:
   • Abra o Painel de Controle: Pressione a tecla Windows, digite "Painel de Controle" e pressione Enter.
   • Vá para Sistema e Segurança: Clique em "Sistema e Segurança".
   • Clique em Sistema: Clique em "Sistema".
   • Clique em Configurações avançadas do sistema: No menu à esquerda, clique em "Configurações avançadas do sistema".
   • Clique em Variáveis de Ambiente: Na janela "Propriedades do Sistema", clique no botão "Variáveis de Ambiente...".
   • Localize a variável "Path": Na seção "Variáveis do Sistema", localize a variável chamada "Path" e selecione-a.
   • Clique em Editar: Clique no botão "Editar...".
   • Adicione o caminho do FFmpeg: Na janela "Editar variável de ambiente", clique em "Novo" e adicione o caminho completo para a pasta bin dentro da pasta onde você extraiu o FFmpeg. No exemplo, seria C:\FFmpeg\bin.
   • Clique em OK: Clique em "OK" em todas as janelas abertas para salvar as alterações.
7. Verifique a instalação do FFmpeg: Abra um novo terminal (cmd ou PowerShell) e digite o seguinte comando:
   

   [ffmpeg -version]

   Se o FFmpeg estiver instalado corretamente, você verá informações sobre a versão do FFmpeg.

Passo 4: Instalando as Ferramentas de Compilação do Microsoft C++

Algumas dependências do Deep-Live-Cam podem exigir as ferramentas de compilação do Microsoft C++.

1. Acesse o site do Visual Studio: Abra seu navegador e vá para https://visualstudio.microsoft.com/pt-br/visual-cpp-build-tools/.
2. Baixe as Build Tools: Localize e clique no link para baixar as "Ferramentas de Construção para Visual Studio 2022" ou uma versão similar.
3. Execute o instalador: Após o download, execute o arquivo .exe que você baixou.
4. Selecione os componentes: Durante a instalação, certifique-se de selecionar a carga de trabalho "Ferramentas de construção C++". Você pode desmarcar outras opções se desejar.
5. Prossiga com a instalação: Clique em "Instalar" e aguarde a conclusão do processo.

Passo 5: Clonando o Repositório Deep-Live-Cam e Baixando os Modelos

Agora, vamos baixar o código do Deep-Live-Cam e os modelos pré-treinados necessários.

Atenção, este tutorial foi escrito e testado na versão 1.8. Se preferir use o fork do projeto em nosso github nos procedimentos abaixo. Link: https://github.com/limontec/Deep-Live-Cam

1. Abra o PowerShell como Administrador: Pressione a tecla Windows, digite powershell, clique com o botão direito em "Windows PowerShell" e selecione "Executar como administrador".
2. Clone o repositório: No PowerShell, digite o seguinte comando e pressione Enter:
   

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

   Isso criará uma pasta chamada Deep-Live-Cam no seu diretório atual e baixará todos os arquivos do repositório. Caso não possua GIT, acesse o repositório em https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam e clique em "Code" > "Download ZIP". Extraia tudo para uma pasta de fácil acesso e navegue até ela via PowerShell.
3. Navegue até a pasta de modelos: Digite o seguinte comando e pressione Enter:
   

   [cd Deep-Live-Cam\models]

4. Baixe os modelos: Execute os seguintes comandos um por um para baixar os modelos pré-treinados necessários dentro da pasta models:
   

   [Invoke-WebRequest -Uri "https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/GFPGANv1.4.pth" -OutFile "GFPGANv1.4.pth"]

   [Invoke-WebRequest -Uri "https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/inswapper_128_fp16.onnx" -OutFile "inswapper_128_fp16.onnx"]

   Esses comandos baixarão os arquivos GFPGANv1.4.pth e inswapper_128_fp16.onnx para a pasta Deep-Live-Cam\models.

Passo 6: Criando e Ativando o Ambiente Virtual e Instalando as Dependências

É recomendável usar um ambiente virtual para isolar as dependências do Deep-Live-Cam.

1. Crie o ambiente virtual: Ainda no PowerShell (dentro da pasta Deep-Live-Cam), execute o seguinte comando:
   

   [python -m venv venv]

   Isso criará uma pasta chamada venv que conterá o ambiente virtual. Caso possua mais de uma versão do python instalada, use o comando:
   

   [py -3.10 -m venv venv]

2. Configure a política de execução: Execute o seguinte comando para permitir a execução de scripts dentro do ambiente virtual:
   

   [Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process]

   Responda sim para todos se for solicitado. Esta alteração é temporária e se aplica apenas à sessão atual do PowerShell.
3. Ative o ambiente virtual: Execute o seguinte comando:
   

   [venv\Scripts\activate]

   Você verá (venv) no início da linha de comando, indicando que o ambiente virtual está ativo.
4. Instale as dependências: Execute o seguinte comando para instalar todas as bibliotecas necessárias listadas no arquivo requirements.txt:
   

   [pip3.10 install -r requirements.txt]

   Este processo pode levar alguns minutos, pois várias bibliotecas serão baixadas e instaladas.

Passo 7: Executando o Deep-Live-Cam

Agora que o ambiente está configurado, você pode executar o Deep-Live-Cam.

• Para executar sem GPU (usando a CPU): No PowerShell (com o ambiente virtual ativo), navegue de volta para a pasta raiz do Deep-Live-Cam (se você não estiver lá) e execute o seguinte comando:
  

  [python run.py]

Passo 8: Resolvendo Problemas Comuns (parte 1)

Durante a execução, você pode encontrar alguns problemas. Aqui estão algumas soluções para os erros mais comuns:

• Erro de módulo não encontrado (exemplo: ModuleNotFoundError: No module named 'pygrabber'): Se um módulo estiver faltando, o erro indicará o nome do módulo. Para instalá-lo, execute o seguinte comando no PowerShell (com o ambiente virtual ativo):
  

  [pip3.10 install nome_do_modulo]

  No exemplo fornecido, você executaria:
  

  [pip3.10 install pygrabber]

• Tela preta no rosto: Se você ver um quadrado preto no lugar do rosto trocado, tente o seguinte:

  1. Desinstale as versões existentes do onnxruntime:
     

     [pip3.10 uninstall onnxruntime onnxruntime-directml]

  2. Instale uma versão específica do onnxruntime-directml:
     

     [pip3.10 install onnxruntime-directml==1.15.1]

  3. Execute o programa usando o provedor de execução DML:
     

     [python run.py --execution-provider dml]

  4. Se a troca de rosto ainda estiver ruim, tente usar a CPU:
     

     [python run.py --execution-provider cpu]

Pronto, você configurou com sucesso o ambiente para executar o Deep-Live-Cam no seu Windows. Agora você pode experimentar a aplicação. Lembre-se de executar o ambiente virtual sempre que for executar o Deep-Live-Cam.

Passo 9: Instalando o CUDA 11.8.0 (Apenas para quem possui GPU NVIDIA dedicada)

Se o seu computador possui uma GPU NVIDIA dedicada, você pode instalá-lo para acelerar o processamento, caso contrário, ignore os passos abaixo (9 ao 12)!

1. Acesse o link de download do CUDA 11.8.0: Abra seu navegador e vá para: https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local
2. Baixe o instalador local: Clique no link para baixar o instalador local do CUDA (arquivo .exe).
3. Execute o instalador: Após o download, execute o arquivo .exe.
4. Tipo de instalação: O instalador verificará a compatibilidade dos seus drivers NVIDIA.
   • Se seus drivers forem a versão mais recente ou superior: Escolha a opção de "Instalação Personalizada". Na lista de componentes, mantenha apenas a opção "CUDA" marcada e desmarque todas as outras opções (como "NVIDIA GeForce Experience"). Prossiga com a instalação.
   • Se não possui drivers NVIDIA ainda: Você deve optar por uma instalação expressa.
5. Conclua a instalação: Siga as instruções na tela para finalizar a instalação do CUDA. O caminho de instalação padrão é geralmente C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8.

Passo 10: Instalando a Versão Correta do onnxruntime-gpu

Agora, vamos instalar a versão específica do onnxruntime-gpu necessária para o CUDA 11.8.

1. Abra o PowerShell como Administrador: Se ainda não estiver aberto, pressione a tecla Windows, digite powershell, clique com o botão direito em "Windows PowerShell" e selecione "Executar como administrador".
2. Desinstale qualquer versão existente do onnxruntime-gpu: Execute o seguinte comando:
   

   [pip3.10 uninstall onnxruntime-gpu]

   Se não estiver instalado, você verá uma mensagem informando isso.
3. Instale a versão específica do onnxruntime-gpu: Execute o seguinte comando:

   [pip3.10 install onnxruntime-gpu==1.16.3]

Passo 11: Baixando e Instalando o cuDNN

O cuDNN é uma biblioteca da NVIDIA.

1. Acesse o site da NVIDIA para download do cuDNN: Abra seu navegador e vá para: https://developer.nvidia.com/compute/cudnn/secure/8.6.0/local_installers/11.8/cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.zip
2. Crie uma conta (se necessário): Você precisará criar uma conta no site da NVIDIA ou fazer login para poder baixar o cuDNN.
3. Baixe o cuDNN para CUDA 11.x: Localize e baixe o arquivo zip correspondente a "cuDNN v8.6.0 (October 3rd, 2022) for CUDA 11.x Local Installers for Windows" (o nome do arquivo deve ser semelhante a cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.zip).
4. Extraia o conteúdo do arquivo zip: Após o download, extraia o conteúdo do arquivo zip para uma pasta temporária no seu computador. Você verá três pastas dentro: bin, include e lib.
5. Copie os arquivos para a pasta do CUDA: Abra o diretório de instalação do CUDA (o padrão é C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8).
6. Copie o conteúdo da pasta bin do cuDNN para a pasta bin do CUDA: Abra a pasta bin que você extraiu do cuDNN e copie todos os arquivos para a pasta C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin.
7. Copie o conteúdo da pasta include do cuDNN para a pasta include do CUDA: Abra a pasta include do cuDNN e copie tudo para a pasta C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include.
8. Copie o conteúdo da pasta lib do cuDNN para a pasta lib do CUDA: Abra a pasta lib dentro do cuDNN e, em seguida,  copie todos os arquivos .lib para a pasta C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib.

Passo 12: Executando o Deep-Live-Cam com Suporte a GPU

Agora que o ambiente está configurado com suporte a GPU, você pode executar o Deep-Live-Cam.

• Para executar com GPU: No PowerShell (com o ambiente virtual ativo), navegue de volta para a pasta raiz do Deep-Live-Cam (se você não estiver lá) e execute o seguinte comando:
  

  [python run.py --execution-provider cuda]

Pronto, você configurou com sucesso o ambiente para executar o Deep-Live-Cam no seu Windows, com suporte para GPU NVIDIA.

Passo 13: Execução

Sempre que for executar use os comandos abaixo:

1. Abrir PowerShell
2. Navegue até a pasta do seu Deep-Live-Cam
3. Atualize a política de execução
   

   [Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process]

4. Inicialize o ambiente virtual
   

   [venv\Scripts\activate]

5. Execute a ferramenta
1. Com GPU:
   

   [python run.py --execution-provider cuda]

2. Sem GPU:
   

   [python run.py --execution-provider cpu]

Quando a janela do programa abrir, clique em "Select a face" e escolha uma foto de quem você quer usar o rosto (baixe na internet). Em seguida selecione sua webcam, provavelmente estará como "Integrated Webcam" e por fim clique em "Live" para conferir o resultado.

Passo 14: Resolvendo Problemas Comuns (parte 2)

• Se a troca de rosto está estranha, a imagem está tentando ser gerada mas não consegue ou está embaçada (blurry)... tente baixar outro modelo inswapper_128_fp16.onnx clicando aqui.
• Se ao executar a ferramenta aparecer error relacionado ao CUDA ou sua máquina não suportar CUDA 11.8 , desinstale o onnxruntime-gpu e instale uma versão compatível com seu CUDA e CUDNN, clique aqui e descubra as versões compatíveis. Por exemplo, se estiver executando CUDA 12.x e CUDNN 9.x , opte pelo onnxruntime-gpu versão 1.18.1 ou superior (teste todas até uma funcionar) está dica é boa para quem está tentando executar a ferramenta no Ubuntu 24.