Deep-Live-Cam 实时换脸 inswapper_128_fp16.onnx 加载失败3 步修好【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-CamDeep-Live-Cam 做实时换脸选一张照片镜头或视频里的人脸就会被替换掉。inswapper_128_fp16.onnx 加载失败程序会卡在启动阶段状态栏一直报错、换脸流程走不动。本文按踩坑顺序过一遍跟着做就行。先看报错长什么样动手之前先对照状态栏或控制台的文字定位问题出在哪一环Model not found ... Please download inswapper_128.onnx→ 模型文件缺失或放错了位置看第 1 步。提到CUDAExecutionProvider找不到的报错 → 执行环境和硬件对不上看第 2 步。out of memory或者加载时程序直接崩掉 → 内存资源被挤爆看第 3 步。换脸结果花屏、出现 NaN → 多半是 FP16 模型和你的老 GPU 不兼容也归到第 3 步。第 1 步把模型文件放进 models 目录做什么程序只会在项目根目录下的 models/ 文件夹里找模型只认inswapper_128_fp16.onnx和inswapper_128.onnx两个名字两个都不在就直接罢工。怎么做下载地址已经写在 models/instructions.txt 里FP16 版约 380MB照上面的链接下好丢进 models/ 即可顺便看一眼文件大小确认下载没被截断。怎么确认ls models/这条命令列出目录内容看到模型文件且体积在几百 MB 量级这步就算过了。第 2 步把执行提供器切到 CPU做什么跑模型的执行提供器必须和装的环境匹配。没装 CUDA 版 ONNX Runtime、或者显卡驱动太旧时就会出现 CUDAExecutionProvider not found。怎么做python run.py --execution-provider cpu这个参数强制用 CPU 跑速度慢些但兼容性最好想一劳永逸也可以直接改 modules/globals.py 里的 execution_providers 变量。怎么确认报错消失、状态栏开始滚 Loading face swapper model就说明这步通了。第 3 步给模型腾出内存做什么模型要整块装进内存内存或显存被别的应用占满时就会 out of memory 崩掉。怎么做python run.py --max-memory 8数字是预留内存的上限单位 GB按机器实际容量往下调。另外老 GPUGTX 16 系等跑 FP16 会出 NaN只保留 FP32 版的inswapper_128.onnx即可代码会自动回退不用改配置。怎么确认加载顺利通过、程序进入换脸预览这步就算搞定。修好之后怎么验证重启程序状态栏先滚出 Loading face swapper model from: ...之后不再弹错已经成功一半。再选一张源图开摄像头预览画面里的人脸持续被替换、不闪不卡就是真修好了。上面都不行才看这里用 onnx 官方校验工具打开模型跑一遍 check_model抛错说明文件本身损坏直接重新下载别在别的环节浪费时间。把 modules/globals.py 里的 log_level 改成 debug 再跑一次详细日志会告诉你卡在哪一行。这个坑基本就是文件放对位置 环境匹配 内存够三件事都试过还卡住的话去项目官方文档或社区的 issue 区问肯定有人踩过一模一样的坑 【免费下载链接】Deep-Live-Camreal time face swap and one-click video deepfake with only a single image项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/Deep-Live-Cam创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考