Windows部署GeneFace Plus Plus的步骤 - AI技术

Windows系统部署GeneFace++的详细步骤

一、前期准备

1. 系统与环境要求

操作系统：需使用Windows 10及以上64位版本（避免32位系统兼容性问题）；
Python环境：安装Python 3.6或更高版本（推荐通过Anaconda管理Python环境，便于依赖隔离）；
依赖库：提前安装NumPy、OpenCV-Python、Torch、TorchVision等基础依赖（可通过pip install numpy opencv-python torch torchvision快速安装）；
编译工具（可选）：若GeneFace++包含C/C++代码（如.cpp或.cu文件），需安装Visual Studio Build Tools（选择“C++桌面开发”工作负载），用于编译项目中的原生模块；
硬件要求：确保显卡支持CUDA（若需GPU加速），并安装对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN（参考PyTorch官方文档的CUDA兼容性列表）；
其他工具：安装Git（用于克隆项目源码）、CMake（用于生成项目构建文件，可选但推荐）。

2. 项目源码获取

通过Git克隆GeneFace++项目库到本地（替换为实际仓库地址）：

git clone https://github.com/yerfor/GeneFacePlusPlus.git
cd GeneFacePlusPlus

二、正式安装步骤

1. 创建并激活虚拟环境（推荐）

虚拟环境可避免依赖冲突，提升安装稳定性：

# 创建名为geneface_env的虚拟环境（Python 3.9版本，可根据需求调整）
python -m venv geneface_env
# 激活虚拟环境
geneface_env\Scripts\activate

激活后，命令行提示符会显示环境名称（如(geneface_env)）。

2. 安装Python依赖

进入项目根目录，安装requirements.txt中列出的所有依赖：

pip install -r requirements.txt

若安装过程中出现错误，可尝试升级pip（python -m pip install --upgrade pip）后重新运行。

3. 编译原生模块（若有）

若项目包含C/C++代码（如.cpp或.cu文件），需通过CMake编译：

# 安装CMake（若未安装，可通过Anaconda或官网下载），并添加至系统PATH
# 在项目根目录创建build文件夹
mkdir build
cd build
# 生成Visual Studio项目文件
cmake ..
# 编译项目（选择Release模式提升性能）
cmake --build . --config Release

编译完成后，生成的库文件会存放在build目录中。

4. 配置环境变量（可选）

若需在命令行中直接运行GeneFace++的可执行文件，可将项目目录或build目录添加至系统PATH：

右键“此电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”；
在“系统变量”中找到Path，点击“编辑”，添加项目路径（如D:\GeneFacePlusPlus）。

三、后续配置与测试

1. 下载预处理数据与模型权重

根据项目文档要求，下载以下资源并放置到指定目录：

3DMM文件：放置到./deep_3drecon/BFM目录；
预处理数据集：如May数据集，解压后放至./data/binary/videos/May；
预训练模型：包括audio2motion_vae、motion2video_nerf等模型，放置到对应的checkpoints目录内。

2. 运行示例测试

设置环境变量（指向项目根目录），运行示例脚本（替换音频文件路径为实际路径）：

# 设置环境变量（Windows风格）
set PYTHONPATH=%cd%;%PYTHONPATH%
# 运行推理脚本
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

运行成功后，会在项目根目录生成demo_output.mp4文件，验证安装是否正确。

注意事项

若安装过程中出现依赖冲突，可通过pip freeze查看已安装依赖，卸载冲突版本后重新安装；
若使用GPU加速，需确保CUDA和cuDNN版本与PyTorch版本兼容；
项目文档可能包含特定平台的配置说明，建议参考GeneFace++的GitHub README文件获取最新信息。