DeepFaceL ab 与DeepFaceLive基于Ivan Perov等人在2020年发布的论文DeepFaceLab: Integrated, Flexible and Extensible Face-Swapping Framework，项目创立者也是Ivan Perov，开源在GitHub上。DeepFaceLab可应用于视频，DeepFaceLive则可应用于直播实时换脸。由于技术上相似，本文主要介绍前者。
DeepFaceLab使用Python编写，基于Tensorflow框架，对于硬件要求不高，在2GB显存甚至核显下也可运行。DeepFaceLab 的工作原理主要是分解视频成帧、人验位与关键点定位后提取人脸特征进行换脸与特征融合，再将图像的人脸特征与原始视频桢洗行融合后合成视频，其主要特点和功能如下：
(1)数据集准备。DeepFaceLab提供了数据集准备工具，用于收集和准备用于训练的真实图像和相应的合成图像。这些图像用于训练深度学习模型，以提高合成图像的质量和道真度。
(2)模型训练和优化。DeepFaceLab 支持训练和优化深度学习模型，例如生成对抗网络。它提供了多种训练算法和参数选项，可以根据需要进行模型训练和优化，以获得更好的合成效果。
(3)人脸关键点检测和对齐。DeepFaceLab 包含人脸关键点检测和对齐工具，用于定位和提取人脸的重要特征点。这些关键点对于后续的特征提取和合成操作非常重要。
(4)人脸合成和换脸。DeepFaceLab支持人脸合成和换脸操作，可以将一个人的脸部特征合成到另一个人的脸上，实现逼真的人脸合成效果。
(5)后期处理和优化。DeepFaceLab 提供了一些后期处理和优化选项，例如图像融合、颜色校正和光照处理等，以改善合成图像的质量和真实感。
