Главным отличием является скорость и относительная простота работы. Не нужно возиться выборкой и тратить несколько суток, а то и недель на обучение!

Для создания дипфейка требуется лишь фотография и видеоролик, в который нужно вставить лицо с фотографии. Обучение не требуется, используется готовая универсальная модель, которая сразу лепит лицо на кадры.

В требованиях заявляют 8GB VRAM. Сама нагрузка на видеокарту минимальная (если не считать использование кодировщика видео и занимаемую видеопамять), а процессор потеет. Время создания дипфейка в 10-11 раз превышает продолжительность оригинального ролика (при 30 fps; для 60 fps множитель увеличивается до 22).

Если подходящего железа нет, то можно использовать Colab. Но там иногда могут быть ошибки.
Colab: https://colab.research.google.com/github/neuralchen/SimSwap/blob/main/SimSwap colab.ipynb

Github: https://github.com/neuralchen/SimSwap

Туториал по установке и созданию роликов: https://www.youtube.com/watch?v=1NWJz_rFMq0
Если вылезет ошибка UnicodeEncodeError, то решение тут https://qiita.com/satamame/items/fdee302943b097a063de
Если вкратце, то нужно изменить строку 635 в файле serialization.py
В моем случае он находился по пути D:\ProgramData\Anaconda3\envs\simswap\Lib\site-packages\torch\serialization.py
Было:
with open(file_name, 'a+') as f:
Стало:
with open(file_name, 'a+', encoding='utf-8') as f:

Для удаления водяного знака сначала отредактируйте файл simswaplogo.png из папки simswaplogo, удалите все символы в любом графическом редакторе, не забудьте сохранить прозрачность. Но даже если сделать файл прозрачным, остается синева. Поэтому откройте файл add_watermark.py из папки util и замените 23 строку. Должно получиться:
def __init__(self, logo_path, size=0.3, oritation="DR", margin=(5,20,20,20), angle=15, rgb_weight=(0,0,0), input_frame_shape=None) -> None:

То есть вам нужно просто обнулить значения rgb_weight