如何在Linux系统中部署GeneFace Plus Plus

Linux系统部署 GeneFace Plus Plus 实操指南
一 环境准备与系统依赖

• 建议使用 CentOS 7/8 或兼容的 RHEL 系发行版，并准备 NVIDIA GPU + 对应版本的 CUDA/cuDNN（若使用 GPU 推理/训练）。
• 更新系统并安装基础与开发依赖：
• sudo yum update -y
• sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
• sudo yum install -y cmake git python3 python3-devel libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel
• 创建并激活独立的 Python 3.7–3.9 环境（示例使用 conda）：
• conda create -n geneface python=3.9
• conda activate geneface
• 说明：若项目包含需要本地编译的组件，按项目 README 执行 cmake/make 等构建步骤；若仅使用 Python 推理脚本，可跳过本地编译。

二 获取源码与安装 Python 依赖

• 克隆官方仓库（以社区维护仓库为例，请替换为项目实际地址）：
• git clone https://github.com/yerfor/GeneFacePlusPlus.git
• cd GeneFacePlusPlus
• 安装 Python 依赖：
• pip install -r requirements.txt
• 若项目包含 C++/CUDA 扩展，按仓库说明在构建目录中执行：
• mkdir -p build && cd build
• cmake .. && make -j$(nproc)
• 如需全局安装可执行：sudo make install（可选）

三 下载预训练模型与数据

• 按仓库说明下载并放置以下资源到指定目录（示例路径，实际以仓库要求为准）：
• 3DMM 文件 与必要的预处理数据
• 预训练权重：
• 音频到动作模型：audio2motion_vae
• 动作到视频模型：motion2video_nerf/may_head、motion2video_nerf/may_torso
• 目录结构建议：
• checkpoints/audio2motion_vae/
• checkpoints/motion2video_nerf/may_head/
• checkpoints/motion2video_nerf/may_torso/
• data/raw/val_wavs/*.wav（示例音频）

四 配置环境变量与路径

• 将项目根目录加入 PYTHONPATH，便于模块解析：
• export PYTHONPATH=$(pwd):$PYTHONPATH
• 为方便后续使用，可写入 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile 并执行 source ~/.bashrc
• 若执行了本地编译安装，按需加入可执行与库路径：
• export PATH=$PATH:/path/to/GeneFacePlusPlus/bin
• export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/GeneFacePlusPlus/lib

五 运行推理与常见问题

• 运行示例推理脚本（请按实际路径与参数名调整）：
• python inference/genefacepp_infer.py \

--a2m_ckpt checkpoints/audio2motion_vae \
--head_ckpt checkpoints/motion2video_nerf/may_head \
--torso_ckpt checkpoints/motion2video_nerf/may_torso \
--drv_aud data/raw/val_wavs/example.wav \
--out_name demo_output.mp4

• 常见问题与处理：
• 权限问题：安装或写入系统目录时使用 sudo；用户目录内操作通常无需 sudo。
• 路径问题：确认 PYTHONPATH 包含项目根目录，且所有 --ckpt 与音频路径正确。
• 依赖冲突：升级 pip/conda，在干净环境中重装 requirements.txt。
• 构建失败：确认 CMake、gcc、CUDA 版本匹配，清理后重新 cmake/make。
• 安全策略：如遇 SELinux 或防火墙限制，按需临时调整或按企业规范放行相关路径与端口。