Letzter bekannter Stand
Deep-Live-Cam: letzter bekannter Kurs
Der zuletzt bekannte Kurs von Deep-Live-Cam lag bei 0,00000232 €. Stand: 19.10.2026, 12:11 Uhr (Berlin). Die zuletzt gespeicherte 7-Tage-Veränderung betrug -11,13%. Die zuletzt gespeicherte 30-Tage-Veränderung betrug +1,07%. Im zuletzt gespeicherten Zeitraum lag das Tief bei 0,00000231 €, das Hoch bei 0,00000233 €.
Historischer Vergleich
Deep-Live-Cam im Vergleich zu Bitcoin und Ethereum
Für diesen Vergleich reichen die gemeinsamen Tageskurse noch nicht aus. Erfasst sind 6 von 90 Tagen zur gleichen UTC-Uhrzeit in EUR.
On-Chain & Netzwerk
Deep-Live-Cam Netzwerkdaten
Contracts & Netzwerke
Alle 1 Zuordnungen anzeigen
- solana
FqreFARQ6eUoenMMfkcF6SBEhNr846vQSNUcm8nupump
6 Dezimalstellen · On-Chain-Zuordnung vorhanden
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On-Chain-Daten · Methodik
On-Chain
solana · FqreFA...pump
Cam / SOL
solana · PumpSwap
LPPP / Cam
solana · Meteora DAMM V2
Cam / SOL
solana · Pump.fun
Holder-Liste: Quellstand 01.10.2026, 21:49 · Abgerufen 02.10.2026, 08:00
Pools: Quellstand nicht angegeben · Abgerufen 17.10.2026, 14:46 · Auswahl: höchstens acht Pools aus der ersten Quellenseite
Halterzahl: Quellstand 01.10.2026, 21:49 · Abgerufen 02.10.2026, 08:00
Zeitangaben: Europe/Berlin
Grundlagen
Was ist Deep-Live-Cam?
Deep-Live-Cam ist nach den öffentlichen Angaben des GitHub-Repositories ein Open-Source-Projekt für Echtzeit-Gesichtstausch und Video-Deepfakes, das mit nur einem einzigen Bild arbeiten kann. Technisch stützt es sich auf Modelle wie GFPGAN und inswapper_128_fp16 sowie auf Funktionen wie Mouth Mask, Face Mapping und einen Live-Modus für die Webcam. Damit zielt die Software darauf, Gesichter nicht erst in aufwendig nachbearbeiteten Clips, sondern unmittelbar in laufende Bilder und Streams einzublenden. Das Repository beschreibt außerdem einen CPU-Betrieb für den Grundmodus und GPU-Beschleunigung als Option für leistungsstärkere Systeme.
Hinter dem Projekt steht auf GitHub der Account hacksider; im Repository werden zudem weitere Mitwirkende genannt, während als ursprünglicher Code-Autor s0md3v ausgewiesen wird. Ein formales, öffentlich profiliertes Entwicklerteam ist dort nicht ausgewiesen. Laut Projektbeschreibung richtet sich Deep-Live-Cam an Anwendungen in der KI-generierten Medienproduktion, etwa für animierte Figuren, Live-Shows oder visuelle Experimente. Gleichzeitig betont das Projekt selbst den ethischen Rahmen: Es gibt Prüfmechanismen gegen ungeeignete Inhalte, und bei realen Gesichtern soll Zustimmung vorliegen. Genau aus dieser Mischung aus hoher technischer Zugänglichkeit und offensichtlichem Missbrauchspotenzial erklärt sich die besondere Relevanz des Projekts.
FAQ
Häufige Fragen zu Deep-Live-Cam
Wie funktioniert Deep-Live-Cam technisch?
Deep-Live-Cam arbeitet laut Repository mit Echtzeit-Verarbeitung und kann ein einzelnes Ausgangsbild auf Live-Kameraaufnahmen oder Videos übertragen. Besonders erwähnenswert sind Funktionen wie Mouth Mask, bei der der ursprüngliche Mundbereich erhalten bleibt, sowie Face Mapping für mehrere Gesichter gleichzeitig. Die Software unterstützt zudem den Live-Betrieb über die Webcam und bietet Hinweise auf CPU- sowie GPU-Nutzung. Damit steht weniger eine einfache Bildbearbeitung im Vordergrund als vielmehr eine laufende, dynamische Transformation im Bildstrom.
Welchen Nutzen hat der Token CAM?
Im Repository selbst ist kein klarer tokenökonomischer Nutzen beschrieben. Deep-Live-Cam wird als Werkzeug für Echtzeit-Gesichtstausch, Video-Deepfakes und kreative Medienanwendungen dargestellt, nicht als Protokoll mit Staking, Governance oder Gebührenmodell. Sollte irgendwo ein CAM-Token kursieren, wäre seine Funktion also nicht aus den hier verifizierbaren Projektangaben ableitbar, sondern müsste über separate Token-Dokumente belegt werden. Die öffentliche Dokumentation spricht derzeit vor allem über Software, nicht über eine ausformulierte Krypto-Ökonomie.
Wer entwickelt Deep-Live-Cam, und wie steht es um die Sicherheit?
Öffentlich sichtbar ist vor allem der GitHub-Account hacksider; daneben nennt das Repository mehrere Mitwirkende und weist s0md3v als ursprünglichen Code-Autor aus. Ein formal dokumentiertes Unternehmen oder ein anonymes Entwicklungskonsortium wird nicht präsentiert. Zur Sicherheit verweist das Projekt auf integrierte Prüfmechanismen gegen ungeeignete Inhalte und auf die Verantwortung der Nutzerinnen und Nutzer, insbesondere wenn reale Personen dargestellt werden. Das ist technisch hilfreich, ersetzt aber keine sorgfältige, rechtskonforme Nutzung.
