DeepFaceLab 使い方【徹底解説】｜初心者が高精度フェイクを作る方法

はじめに：動画クリエイターも注目！DeepFakeの魅力とは？

SNSやYouTube、TikTokなどで話題の「ディープフェイク」。

最近ではAI技術が進化し、

一般ユーザーでも本格的なフェイク映像を作れるようになりました。

その中でも、

最も人気があるツールが

DeepFaceLab（ディープフェイスラボ）です。

とはいえ、

• インストールが難しそう…
• 専門知識がないと無理？

と思って、手を出せずにいる人も多いはず。

この記事では、

DeepFaceLabの使い方を完全初心者向けに、

インストールから出力までフル解説します。

素材の選び方やモデル選択、マスク編集など、

つまずきやすいポイントも丁寧にカバー。

この記事を読めば、

自分だけのディープフェイク動画が

きっと作れるようになりますよ！

DeepFaceLab 使い方１：DeepFaceLabとは？

DeepFaceLabは、

Pythonベースの

オープンソースディープフェイク作成ツールです。

NVIDIAのGPU（CUDA対応）に最適化されていて、

機械学習の知識がなくても

動画の「顔の入れ替え」が可能です。

主な特徴は次の通りです

• 完全無料で使える（GitHubからDL可能）
• 高性能なモデル（SAEHDなど）に対応
• 初心者でも使いやすいバッチファイル付き

現在は「DeepFaceLab 2.0」が主流で、

より安定した処理と高精度な合成が実現可能です。

DeepFaceLab 使い方２：前提条件と準備を確認しよう

対応環境と必要なGPU

DeepFaceLabは、

以下のようなPC環境で使うことが

推奨されています：

• OS：Windows 10 / 11（64bit）
• GPU：NVIDIA製（RTXシリーズ推奨）
• CUDA対応ドライバ＆Python同梱版
• VRAMの目安：
  • Quick96モデル：4GB以上
  • SAEHDモデル：6～8GB以上

CPU性能もある程度必要ですが、

処理のほとんどはGPU依存です。

ノートPCでもGPUがあれば動作しますが、

VRAM不足だと途中でエラーが出やすくなります。

ファイルのダウンロードとインストール

DeepFaceLabの導入手順はとてもシンプルです。

1. 公式GitHub から最新版ZIPをダウンロード
2. 任意のフォルダ（例：C:\DeepFaceLab）に展開
3. フォルダ内の「workspace」が作業スペースになります

インストーラーは不要で、

Pythonも同梱されているため、

すぐに使い始められます。

フォルダ構成の基礎知識

DeepFaceLabでは、以下のようなフォルダが重要です：

• data_src/：変えたい顔（ソース動画）から抽出した画像
• data_dst/：入れ替え先の動画（ターゲット映像）
• model/：トレーニング済みデータの保存先
• merged/：最終的に出力された映像が保存される場所

ファイル管理が作業成功のカギですので、

各フォルダの意味を

しっかり把握しておきましょう。

DeepFaceLab 使い方３：素材動画の準備とフレーム抽出

映像素材を選ぶポイント

DeepFaceLabでは、

変えたい顔（data_src）と

変えられる側の顔（data_dst）の

両方の映像が必要です。

おすすめの条件は以下の通りです

• なるべく正面向き、自然光、表情のバリエーションがある
• 動画は30〜60秒でOK（それ以上は学習時間が伸びます）
• 解像度が高いほど良い（最低720p）

スマホで撮影した動画でも使えますが、

顔が小さい・ぼやけていると精度が下がります。

フレームの抽出方法

DeepFaceLabは

バッチファイル形式で操作できるため、

コマンドの知識は不要です。

1. 1) extract images from video data_src.bat を実行
2. 抽出フレーム数や解像度（例：256px）を設定
3. 自動的にdata_srcフォルダに静止画が生成されます

同様に、data_dstフォルダ用にも

同じ手順で動画から画像を抽出しましょう。

DeepFaceLab 使い方４：顔の抽出とマスク処理

顔の自動検出と整列

1. 2) extract faces S3FD をダブルクリックして実行
2. 顔部分だけを自動で切り抜いた画像が生成されます
3. 切り抜き範囲は自動調整されるので、基本はそのままでOK

抽出後は、data_src/aligned や data_dst/aligned に切り出し画像が保存されます。

抽出画像の整理と確認

自動抽出された顔画像の中には、

使えないものも混ざります。

• ピンボケ画像
• 顔が隠れている
• 角度が極端な顔

これらは手動で削除しましょう。

不要な画像が混ざると学習効率が落ちます。

XSegでマスクを編集する方法

XSeg機能を使うと、

輪郭の精度が格段にアップします。

• train XSegでマスクを学習
• edit XSegで必要な部分だけ手動修正

特に髪の毛やあごのラインなど、

自然な合成にはマスク精度がとても重要です。

DeepFaceLab 使い方５：モデル選択とトレーニング

おすすめモデル比較（Quick96 vs SAEHD）

Quick96は最初のテスト用に、

SAEHDは本番用に使うのがおすすめです。

学習の開始と基本オプション

1. train Quick96.bat もしくは train SAEHD.bat を実行
2. バッチサイズ、解像度などの設定が表示される

迷ったら設定はすべてデフォルトでOKです。

より良いトレーニング設定例

• 解像度：256または384（高解像度はVRAMを多く消費）
• batch_size：VRAMが少ない場合は「2〜4」
• GAN_power：0.0〜0.3（リアルな質感に）

プレビューを見ながら、

学習が進む様子を確認できます。

学習の終了タイミング

• 顔が自然に変換されるようになったらOK
• ノイズやブレが減ってきたら終了のサイン
• 10万〜15万iterationが一つの目安

DeepFaceLab 使い方６：合成処理と出力

マージ処理の手順

1. merge SAEHD.bat を実行
2. スライダーで位置・色・ブレンド率を調整
3. 完了後、mergedフォルダに合成済み映像が保存されます

リアルな仕上がりになるまで、何度でも調整できます。

最終調整と映像出力

完成した動画は必要に応じて、

• 色味の微調整
• 音声の追加
• 複数素材の合成

といった編集を加えることで、

より完成度の高い作品になります。

DeepFaceLab 使い方７：品質向上のコツまとめ

XSegマスクで精度を上げよう

顔と背景の境目が不自然なときは、

XSegを活用することでかなり改善されます。

自動マスクに加えて、

必要な部分だけ手動で調整するのがポイント。

過学習を防ぐコツ

• iterationが多すぎると顔が「のっぺり」することがあります
• 時々保存し、プレビューで様子を見ながら進めましょう

モデルの使い回しとColab活用

• 事前学習済みモデルを使うと、短時間で高精度に
• Google Colabを使えば、ローカルPCの負荷軽減も可能

DeepFaceLab 使い方８：トラブルが起きたときは？

• 顔が抽出されない → 顔の向きや照明をチェック
• 学習が止まる → GPUドライバ・CUDAのバージョン確認
• メモリエラー → 解像度・batch_sizeを下げる

FAQ的なエラーは多くのユーザーが経験しているので、ネット検索すれば大抵の答えが見つかります。

まとめ：DeepFakeを安全に楽しもう

DeepFaceLabは難しそうに見えますが、

実際にはステップを追えば

初心者でも使えるツールです。

• 必要な環境を整える
• 素材を用意してフレーム抽出
• 顔を検出してモデルで学習
• 最後に合成して動画を出力！

この流れをマスターすれば、

自分だけのディープフェイク映像が作れるようになります。

ただし、他人の顔を無断で使用したり、

虚偽の映像を作って拡散するのは

法律違反や倫理的問題に繋がります。

あくまで個人利用や技術学習の範囲で、

安全に楽しむようにしましょう！

次にやってみよう！

• Colabでクラウドトレーニングに挑戦
• 複数人物の同時合成にチャレンジ
• オーディオと映像を合わせた「声＋顔」フェイクを試す

このガイドが、

DeepFake制作の第一歩になれば幸いです！