DeepFaceLabの使い方｜DeepFaceLab vs FaceSwap比較

DeepFaceLabとは

まず「Deepfakes（ディープフェイク）」という言葉は、もともとAIを用いた顔の入れ替え（顔交換）の文脈で広まりました。現在では、AIで生成・加工された映像や画像、音声などを含む生成メディア全般を指す場合もあります。

その中で DeepFaceLab は、ディープフェイク動画（顔入れ替え）制作のための代表的なオープンソース系ツールとして知られています。 GitHub上で公開されており、適切な環境を整えることで利用できます。特に、顔抽出〜学習〜合成という流れが比較的わかりやすく整理されているため、情報量も多いのが特徴です。

DeepFaceLabの特徴

DeepFaceLabの特徴を、初学者目線で整理すると以下の通りです。

• 導入手順が比較的まとまっている（配布形態によっては一式で入るケースもある）

• 学習（トレーニング）方式やモデルの選択肢が多い

• 顔抽出→選別→学習→合成というワークフローが明確

• 顔検出方式として MTCNN / DLIB / S3FD などを利用できる場合がある

• プレビューを見ながら結果を改善しやすい（設定・素材品質の影響は大きい）

※実際の使いやすさは、配布パッケージやPC構成（GPU・VRAM・ドライバ）によって大きく変わります。

DeepFaceLabの使い方

ここでは、DeepFaceLabの流れを「何をするか」が分かる形で、基本手順としてまとめます。

Step1：入手・セットアップ

• DeepFaceLabの配布元（GitHub等）から入手し、案内に沿ってセットアップします。

• GPUを使う場合は、対応ドライバや環境が必要です。

Step2：元動画（data_src）からフレーム抽出

• 入れ替え元となる人物動画（source）から、フレーム画像を抽出します。

• 抽出数が多いほど学習素材が増えますが、処理時間も増えます。

Step3：入れ替え先動画（data_dst）からフレーム抽出

• 合成先となる動画（destination）からもフレームを抽出します。

• 動画が長いほど、こちらもフレーム量が増えます。

Step4：顔抽出・素材の選別（品質が最重要）

• 抽出したフレームから顔部分を検出・切り出します。

• 顔が写っていない・ブレている・極端に暗いなどの素材は精度低下の原因になるため、選別・整理します。

Step5：モデルのトレーニング

• 抽出した顔素材を使って学習を実行します。

• プレビューを確認しながら、素材や設定を調整して改善していきます。

• この工程はGPU負荷が高いことが多く、PC環境の影響を受けます。

Step6：合成

• 学習したモデルを使い、合成先フレームへ顔を反映させます。

• 境界や肌の質感が不自然な場合は、設定や素材の見直しが必要です。

Step7：動画として書き出し・確認

• 合成後のフレームを動画へ書き戻し、最終結果を確認します。

• 音声の扱い、色調の違い、圧縮による劣化などもチェックしましょう。

DeepFaceLab vs FaceSwap比較

FaceSwap（Faceswap） も、DeepFaceLabと同様にディープフェイク（顔交換）用途で知られるツールです。どちらも基本的な流れは似ており、概ね次の工程で構成されます。

• 写真／動画素材の用意

• 顔の抽出（切り出し）

• 抽出顔でモデル学習

• 学習結果を使って合成（顔の入れ替え）

ただし、実際にはそれぞれに向き・不向きがあります。

DeepFaceLabのメリット

• 素材の選別や調整を含むワークフローが整理されていることが多い

• 学習モード・設定の選択肢が多く、詰めれば精度を伸ばしやすい

• 情報量が多く、事例やノウハウを探しやすい

DeepFaceLabのデメリット

• 学習や設定が奥深く、環境構築やGPU依存の壁が出やすい

• 素材品質が結果を大きく左右し、試行錯誤が前提になりやすい

FaceSwapのメリット

• GUI版など、導入形態によっては扱いやすいケースがある

• 学習面でのアプローチが合う人には作業しやすい

FaceSwapのデメリット

• 環境依存（Python/各種ライブラリ等）が強く、構築でつまずくことがある

• 配布形態・環境差により手順が分かれやすい

結論としては、自分のPC環境（GPU/VRAM）、目的（短時間で試す／品質を詰める）、そして学習コスト（調べて検証する時間）に合わせて選ぶのがおすすめです。

顔特化したい場合：UniFab 顔向け高画質化AIが一番おすすめ

UniFab 顔向け高画質化 AIは、動画の中でぼやけた顔をシャープし、肌を滑らかにし、その鮮明さを数秒で復元するができます。AIによって元々複雑な動画補正が簡単になり、このフェイスエンハンサーを使えば完璧な高画質化を達成できます。UniFabでビデオの顔を簡単に補正してみましょう！

顔交換（FaceSwap）系ツールは特定用途に特化している一方、日常的な映像制作・SNS投稿・アーカイブ用途では、むしろ次のような悩みの方が多いはずです。

• 低画質動画を高画質化したい

• 暗所撮影や圧縮で出たノイズを除去したい

• カクつく映像をフレーム補間で滑らかにしたい

• 形式変換・編集をまとめて行いたい

そこでおすすめなのが、複数のAI映像処理をまとめて扱える UniFab オールインワン です。

UniFabは、AIを活用した画質改善・復元・変換・補間などを1つの環境で行えるため、顔交換以外の実務寄りな改善ニーズにも対応しやすいのが魅力です。

UniFab 動画高画質化 AI

AIによるアップスケーリングで、ディテール感を保ちながら解像感を引き上げ、低解像度素材をより見やすく整えます。SNS再エンコードでぼやけた動画や、古い動画の見栄え改善にも相性が良いです。

実際の効果を見てみましょう！

UniFab ノイズ除去 AI

暗所撮影のザラつき、圧縮由来のノイズ、画質劣化で目立つ粒状感などを抑え、映像を見やすく整えます。素材の質感をなるべく自然に保ちながら改善できることが重要ポイントです。

UniFab フレーム補間 AI

動きの激しい映像やフレームレートの低い動画を、補間処理で滑らかに見せやすくします。スポーツ、アクション、アニメなど、動きが目立つジャンルで効果を体感しやすい機能です。

UniFab 動画変換（コンバーター）/編集系

フォーマット変換、解像度調整、簡単な編集（トリミング・回転・分割など）をまとめて行い、ワークフローを整理できます。AI処理の前後で変換が必要なケースでも扱いやすいです。

ポイント：DeepFaceLab/FaceSwapが「顔交換」に強い一方、UniFabは「動画を見やすく・使いやすくする」総合的な改善に強い、という住み分けになります。

初心者でも3ステップで動画を高画質化する方法

それでは、実際にUniFabを使って、動画を高画質化する手順を解説します。操作は非常にシンプルで、3ステップで完了します。

Step 1: UniFabをインストール

まず下のボタンをクリックして、UniFabソフトを無料ダウンロードしましょう。UniFab全シリーズは30日間無料体験可能なので、購入する前に存分に試すことができます。

Step 2: モジュール選択

そこで、ソフトのデフォルトの操作インターフェースが見えます。左上の「すべての機能」から、「動画AI」というジャンルを選択し、その中から「高画質化」機能をクリックしてください。

そしてインターフェースはインポート画面に変換します。

Step 3: 動画を読み込む

動画をインポートします。

Step 4: 設定の調整と変換開始

動画リストの右側にある設定アイコンをクリックします。

解像度： 元がSD画質なら4Kなどを選択。

モデル： アニメなら「Animation」、実写なら「Universal」を選択。

品質設定： 「高品質」を選択すると処理時間は増えますが、効果が高まります。

設定が完了したら、右下の開始ボタンをクリックします。

GPUアクセラレーションが効いているため、プレビュー画面でリアルタイムに効果を確認しながら、高速に処理が進みます。

完了後、保存されたフォルダを開いて再生してみてください。モザイクが消え、輪郭がくっきりとした映像に驚くはずです。

まとめ

本記事では、ディープフェイク作成ツールとして有名な DeepFaceLab の概要・特徴・基本手順を整理し、FaceSwapとの比較も行いました。 顔交換は用途が明確な反面、同意のない利用や悪用が大きな問題になり得る技術でもあります。必ずルールと権利を守り、適切な目的で利用してください。

また、顔交換以外の用途で、日常的に役立つのが UniFab オールインワン です。高画質化・ノイズ除去・フレーム補間・変換など、動画品質に関わる作業をまとめて効率化できるため、制作・運用の現場でも取り入れやすい選択肢になります。ぜひ試してみてください！