DeepFaceLabの使い方｜最新状況・Mac対応・Faceswap比較

  • Chiharu
  • Chiharuより
  • 更新日 2026-09-20
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Deepfakes（ディープフェイク）は、AI技術で画像・動画に登場する人物の顔を別の顔に入れ替えるなど、現実に近い表現を生成できる技術です。 本記事では、ディープフェイク作成ツールとして知られる DeepFaceLab の概要・特徴・基本的な使い方を整理し、同じく有名な FaceSwapと比較します。さらに、顔交換以外の用途（画質改善・ノイズ除去・フレーム補間・変換など）で活躍する UniFab オールインワン も紹介します。
DeepFaceLabの使い方｜最新状況・Mac対応・Faceswap比較

先に結論を言うと、DeepFaceLabは顔の抽出・学習・合成を行うオープンソース系の顔交換ツールです。公式リポジトリはアーカイブ済みですが、既存の手順は参照できます。まず配布元とGPU・VRAMなどの実行環境を確認し、動作条件を見極めてから時間のかかる学習に進むことがポイントです。

DeepFaceLabの使い方｜最新状況・Mac対応・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。 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。

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DeepFaceLabの最新状況と対応環境

DeepFaceLabの公開状況とWindows・Mac別の動作環境確認項目

2026年9月時点で、DeepFaceLabの公式GitHubリポジトリはアーカイブ済みで、最終更新は2024年11月13日です。公式リポジトリは配布元を確認する基準になり、同名の第三者配布ページとは区別する必要があります。
公式配布の中心はWindows向けです。Macでは同じ配布物と手順をそのまま利用できないため、対応する実行環境を確認してください。GPU、VRAM、ドライバ、ビルドの組み合わせによって、選択できる解像度や動作状況も変わります。
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。

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DeepFaceLabの使い方

DeepFaceLabで同意済み素材を抽出し学習と合成を経てMP4へ書き出す流れ

DeepFaceLabの使い方や最新版を調べると、どこから入手し、どの環境で始めるかで迷いやすいものです。公式リポジトリがアーカイブ済みでも、既存のワークフローを参照することはできます。ここでは、公式入手先を確認してから、フレーム抽出、顔素材の選別、学習、合成、MP4への書き出しまでを順に整理します。
操作を始める前に、GPU、VRAM、ドライバ、ビルドの組み合わせを確認してください。特に、配布元とPC環境を先に確認すると、途中で手順をやり直す場面を減らせます。
手順に進む前に、本人の同意があり、利用権限を持つ素材であることを確認してください。なりすましや詐欺など、違法となる行為に使用してはいけません。個人の適法な利用など認められた目的に限り、生成物を再配布せず、適用法令と利用するツールや公開先プラットフォームの規約に従って扱います。

Step1：公式入手先の確認とセットアップ

  • DeepFaceLabの公式GitHubリポジトリを基準に配布元を確認し、同名の第三者配布ページと区別したうえで、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。

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Step7：MP4に書き出して確認

  • MP4への書き出し後はresult.MP4の保存場所を確認し、ビットレート、音声、元動画とのFPS一致を順に点検します。
  • 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のトラブル対処

DeepFaceLabのVRAM不足や学習停止や黒いマスクを原因別に切り分ける手順

DeepFaceLabでは、GPU環境、入力ファイル、マスク設定の順に確認すると、原因を切り分けやすくなります。症状だけで設定を大きく変えず、表示内容と該当する工程を照らし合わせて対処しましょう。

VRAM不足と解像度エラー

症状：設定した解像度でメモリ割り当てエラーが出たり、学習や合成が開始されなかったりします。

確認箇所： DeepFaceLabが表示するVRAM容量、選択した解像度、モデル設定、GPUドライバを確認します。GPUの公称メモリとソフト上の表示が一致しない場合もあるため、表示されている容量を基準に判断します。

対処：解像度やモデル設定を下げ、不要なアプリを終了してから再実行します。それでも進まない場合は、使用するビルドとドライバの組み合わせを見直します。

フレーム抽出と学習が進まない場合

症状： data_srcのフレーム抽出でI/Oエラーが出る、または学習を開始しても進捗やプレビューに変化が見られません。

確認箇所： data_srcの保存場所、ファイル名とパス、PNGファイルを開けるか、フォルダーへの読み書き権限、空き容量を確認します。学習時は、顔が検出された素材が揃っているか、プレビューと反復回数の変化も確認します。

対処：別の作業フォルダーへ素材を置き直し、読み込めないフレームを除いてから抽出をやり直します。学習が進んでいるかはプレビューと反復回数で判断し、素材や設定を一度に変更せず、原因を分けて調整します。

Merge後の黒いマスクと色ずれ

症状： Merge後の映像に黒いマスクが現れる、顔の境界が欠ける、または顔と周囲の色が合わないことがあります。

確認箇所： XSegのマスク範囲、対象顔の角度や遮蔽、Merge時のマスク設定、色合わせの設定を確認します。黒い部分が顔の輪郭に沿っているか、素材側のマスクに欠落がないかも見ます。

対処： XSegのマスクを見直し、欠けた範囲を修正してから再度Mergeします。色ずれは色合わせの設定を調整し、素材の明るさや撮影条件が大きく異なる場合は、対象フレームを選び直して合成結果を確認します。

DeepFaceLabの現状とFaceswapの選び方

更新性と既存ノウハウと実行環境でDeepFaceLabとFaceswapを選ぶ分岐

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。DeepFaceLabの公式リポジトリはアーカイブ済みですが、Faceswapは継続更新中で、v3.0.0が2025年12月21日に公開されています。選ぶ際は、対応OSと導入方法を確認し、更新性を重視するか、既存のDeepFaceLab情報を活用するかで判断します。更新性を重視する場合はFaceswap、既存の手順や知見を活用したい場合はDeepFaceLabが向いており、より簡単な顔の加工手段を探す場合は、 動画顔加工アプリ・サイト も比較対象になります。

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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
  • 既存の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。公式リポジトリがアーカイブ済みのため、新しいGPUとの互換性や現行環境に関する情報の鮮度にも注意が必要です

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
  • 継続して更新されている

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
  • 導入方法や環境構成の違いで手順が分かれ、学習コストがかかる場合がある
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。

DeepFaceLabの出力をUniFabで整える

DeepFaceLabの合成動画をUniFabで顔補正やノイズ除去して保存する工程

UniFab Face Enhancer AIは、DeepFaceLabで書き出した動画を含め、顔の見え方を整えたい場合に検討できる後処理ツールです。モザイクが消えることを前提にするのではなく、輪郭や細部の見え方を確認しながら使います。DeepFaceLabで顔交換を行った後、顔の補正を追加したい人に向いています。対応形式と利用条件を確認したうえで、 UniFab Face Enhancer AIを確認する 。
 
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。
  • 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
顔交換後の動画を整える用途では、 UniFabオールインワン の対応機能を目的に合わせて確認できます。

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顔のディテールを整える

Face Enhancer AIで、DeepFaceLabから書き出した動画の顔部分を中心に、ぼやけた輪郭や細部を見やすく整えます。顔の見え方を補正したい場合に、後処理として検討できる機能です。
処理例を確認できます。

映像のノイズを抑える

暗所撮影や圧縮で生じたノイズを抑え、DeepFaceLabから書き出した映像を見やすく整えます。 素材の質感を確認しながら、必要な範囲で後処理を行います。

動きを滑らかに整える

DeepFaceLabから書き出した動画で動きのカクつきが気になる場合、フレーム補間で滑らかに見せやすくします。動きのある場面に使い、元映像との違いを確認しながら整えます。

書き出し形式を整える

DeepFaceLabの出力をMP4などの形式に整え 、AI処理の前後で扱いやすくします。

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ポイント：DeepFaceLabの顔交換と、書き出し後に動画形式を整える作業は別の工程として考えます。

UniFab Face Enhancer AIの使い方

ここでは、UniFab Face Enhancer AIを使って、DeepFaceLabから書き出した動画の顔を整える手順を解説します。操作は4ステップです。

Step1：UniFabをインストール

まず下のボタンをクリックして、UniFabソフトをダウンロードします。Face Enhancer AIは無料で3回書き出せるため、利用条件を確認したうえで導入を検討できます。
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Step2：顔の補正機能を選択

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「Face Enhancer AI」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。

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Step 3: 動画を読み込む

動画をインポートします。

步骤2.png

Step4：設定を確認して処理を開始

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：出力は最大4Kまで選択できます。
拡大倍率：1x、2x、4xから素材に合わせて選択します。
出力形式：MP4またはMKVを確認します。
設定が完了したら、右下の開始ボタンをクリックします。

步骤3.png

プレビューで仕上がりを確認し、必要に応じて設定を見直してから処理を進めます。
処理完了後、保存先のフォルダを開き、顔の見え方や輪郭、ノイズの残り方を確認します。

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DeepFaceLab利用時の注意点とまとめ

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。 DeepFaceLabを使う前に、本人の同意がある素材と利用権限のある素材だけを扱うことを確認してください。同意のない顔交換や権利のない素材の利用は行わず、違法な目的には使用しないでください。生成物は再配布せず、適用法令とプラットフォーム規約に従って利用します。公開や商用利用を含む具体的な可否は、用途に応じて判断する必要があります。
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。利用条件を確認したうえで検討してください。
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FAQ

DeepFaceLabはMacで利用できますか？

公式配布の中心はWindows向けで、Macでは同じ配布物と手順をそのまま利用できません。Macで試す場合は、使用するビルドと実行環境の対応を先に確認してください。

RTX 5000シリーズならDeepFaceLabを動かせますか？

GPU名だけでは判断できません。利用するビルド、ドライバ、VRAM容量、モデル、解像度の組み合わせを確認し、現在の環境で動作するかを事前に確かめます。

学習素材は何を基準に選べばよいですか？

枚数だけでなく、顔の角度、表情、明るさを幅広く含んでいるかを見ます。ブレや強い遮蔽が少ない素材をそろえると、学習時の調整を進めやすくなります。

DeepFaceLabはリアルタイムの顔交換に使えますか？

DeepFaceLabの基本工程は、収録済みの動画からフレームを抽出し、学習後に合成する流れです。リアルタイム処理とは必要な実装や環境が異なるため、同じ手順をそのまま使う用途ではありません。

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ChiharuUniFabエディター
千陽は、コーデックと配信・納品品質に強いUniFab編集者で、編集から書き出し、アップロード後まで「最終品質を守る」ことを軸に情報発信しています。H.264／H.265／AV1のワークフロー、ビットレート設計、コンテナ互換、HDR／SDRの変換・納品時の落とし穴、各プラットフォームの再圧縮挙動などを、エンドツーエンドで実測しながら整理。補正した映像が書き出しや配信後に崩れないための設定を具体的に示し、最後の一手で劣化させないチェックリストとして誰でも再現できる形にまとめて届けます。

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