deepfakes

@deepfakes

faceswap

deepfakes/faceswap

Deepfakes Software For All

STARS57,219
FORKS13,496
ISSUES11
LANGUAGEPython

HISTORICAL INTELLIGENCE

历史情报摘要

按周期独立统计
日榜当前未记录
历史最佳#7最近排名#11

当前未进入本站记录范围

记录天数
2 天
记录期 Star
+757
本站共 12 天日榜快照 · 最近记录 2026-07-31
本站最早记录:2026-07-29

指标仅基于本站已保存快照,不代表项目在 GitHub 的首次上榜时间;同日多次抓取保留当日最新结果,负向 Star 差值按样本校正处理。

日榜历史趋势

2026-07-29 至 2026-07-31,掉榜日期保留为空缺。

排名,数字越小越靠前当日新增 Star
折线表示历史榜单排名,柱形表示相同快照记录的新增 Star。排名纵轴已反向,越靠上排名越高。 #1 #4 #6 #9 #11 2026-07-29:新增 135 Star 2026-07-31:新增 157 Star 2026-07-29:排名 #7,新增 135 Star2026-07-31:排名 #11,新增 157 Star 07-29 07-31 +157
图表仅使用本站保存的快照,不补零、不推算掉榜期间数据;下方历史明细继续保留原始日期、排名与 Star 数。

VERIFIABLE HEALTH SIGNALS

项目健康证据

维护、响应、交付与采用风险分开观察,不生成虚假的单一总分。
高可信度
MAINTENANCE

维护活性

核对提交
近 90 天 Commit
11
完整窗口
活跃贡献者
1
按公开提交账号去重
近 12 月活跃月份
12/12
有提交的自然月
RESPONSE

社区响应

核对样本
Issue 关闭率
33%
2/6 个同期新 Issue
Issue 关闭中位数
2.1 天
仅统计已关闭样本
PR 合并率
60%
3/5 个同期新 PR
PR 合并中位数
1.0 小时
仅统计已合并样本
DELIVERY

持续交付

核对发布
近 12 月正式 Release
2
排除草稿与预发布
最近正式 Release
2025-12-21
以公开发布时间为准
发布间隔中位数
1.2 天
至少两次正式发布才计算
ADOPTION

采用风险

查看仓库
仓库状态
正常开放
未发现归档标记
开源协议
GPL-3.0
仍需核对完整协议与依赖
Security Policy
未发现
仅检查 GitHub 社区资料

统计窗口 90 天快照样本 3 天计算规则 health-v1采集于 2026-08-04 03:45

公开样本完整,Issue 与 PR 合计样本量达到基本观察门槛。 这些信号不替代代码审计、安全测试和真实生产验证。

AI-ASSISTED PROJECT BRIEF

项目定位与辅助解读

来源边界与风险表述检查

AI 解读仅作初评参考,技术落地请以 GitHub 源码、README 和完整协议为准。

项目资料AI 整理

Deepfakes/faceswap是一款基于深度学习的开源人脸交换工具,支持图片和视频中的人脸识别与替换,提供完整训练与转换流程。

FaceSwap是一个利用深度学习技术进行人脸识别与交换的开源项目,由Python编写。它通过提取、训练、转换三个核心步骤实现人脸替换,并提供图形用户界面。项目起源于早期deepfakes技术,旨在降低AI技术门槛,促进学习与实验。截至数据获取时,该项目在GitHub上拥有超过5.5万星标,社区活跃。许可证为GPL v3.0。项目方强调其技术具有合法用途,并反对滥用。

核心亮点

项目最值得关注的能力

AI 推断
  • 提供从人脸提取、模型训练到视频转换的完整流程
  • 支持图形界面操作,降低使用门槛
  • 活跃的社区论坛和Discord支持
  • 基于深度神经网络,持续更新模型架构

适用场景

它可以解决哪些实际问题

AI 推断
  • 影视后期制作中替换演员面部
  • AI技术学习与实验,研究人脸识别与生成
  • 社交媒体内容创作(合法授权场景)
  • 数字艺术与创意视频制作

技术观察

从公开资料提炼的实现特征

AI 推断
  • 采用Python语言开发,依赖TensorFlow/Keras等深度学习框架
  • 提取阶段使用面部特征点定位,转换阶段支持多种模型架构
  • 训练过程需大量人脸数据与GPU资源,模型可自定义参数
  • 项目包含自动化测试与文档(Read the Docs)

优势判断

相对明确的项目价值

AI 推断
  • 成熟的开源项目,社区庞大、文档齐全
  • 提供GUI和命令行双模式,适应不同用户
  • 持续迭代,支持多种先进模型(如Phaze-A、Villain)

局限与注意

评估和采用前需要留意

AI 推断
  • 依赖GPU才能高效训练,硬件要求较高
  • 人脸交换质量受训练数据质量和数量影响
  • 法律与伦理风险需使用者自行评估和负责

适用人群

哪些开发者和团队值得关注

AI 推断
  • AI与深度学习研究者及学生
  • 影视特效和数字媒体从业者
  • 对计算机视觉和生成式AI感兴趣的爱好者
综合参考
Deepfakes/faceswap是一个功能完整、社区成熟的人脸交换开源项目,基于深度学习提供从提取到转换的端到端流程。其技术门槛相对较低,适合学习和实验用途。但使用者应充分了解技术和法律风险,在合规前提下探索其潜力。
由 AI 基于 GitHub 公开资料辅助生成,不构成安全审计、生产选型或专业建议。

依据与内容边界

区分可验证事实、项目方自述与 AI 推断

GitHub 可验证事实

Star、Fork、License、更新时间及健康证据样本来自 GitHub 公开接口。

项目方自述

功能与使用方式主要来自仓库描述和 README,未经本站独立验证。

AI 推断

适用场景、优势与局限属于辅助解读,应结合原始文档独立判断。

  • GitHub事实:仓库stars 55950,forks 13409,open issues 10,许可证GPL v3.0
  • 项目方自述:FaceSwap为AI学习与实验工具,反对生成不当内容,强调道德使用
  • AI推断:从公开资料看,该项目在技术实现和社区维护方面较为完善,但安全性和性能需用户自行验证
生成于 2026-07-29 18:55 规则版本 2026-07-v3
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