如何在Windows上部署GeneFace Plus Plus

Windows系统部署GeneFace++详细步骤

一、前期准备

1. 系统要求

需满足以下硬件与软件条件：

• 操作系统：Windows 7/8/10及以上64位版本（推荐Windows 10及以上，保证兼容性）；
• 处理器：Intel Core i5或AMD Ryzen 5系列（至少2.0 GHz，训练阶段建议更高性能显卡）；
• 内存：最低8 GB RAM（推荐16 GB及以上，确保模型运行流畅）；
• 硬盘空间：至少50 GB可用空间（用于存储项目文件、模型权重及数据集）；
• 显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡（如RTX 20系列及以上，训练阶段需更强性能以缩短时间）。

2. 软件与工具

• Python环境：安装Python 3.6及以上版本（推荐使用Anaconda管理环境，避免依赖冲突）；
• 编译工具：若项目包含C/C++扩展模块，需安装Visual Studio Build Tools（2019或2022版本，安装时勾选“C++桌面开发”组件）；
• 依赖库：提前安装numpy、opencv-python、torch、torchvision等基础依赖（部分依赖需编译工具支持）；
• 版本控制：安装Git（用于克隆项目仓库）。

二、详细部署步骤

1. 创建并激活虚拟环境

虚拟环境可隔离项目依赖，避免与其他项目冲突。

• 打开命令提示符（CMD）或Anaconda Prompt，运行以下命令创建虚拟环境：

python -m venv geneface_env

• 激活虚拟环境（Windows下使用以下命令）：

geneface_env\Scripts\activate

激活后，命令行提示符会显示(geneface_env)，表示环境已激活。

2. 安装Python依赖库

• 在激活的虚拟环境中，通过pip安装基础依赖：

pip install numpy opencv-python torch torchvision

• 若项目根目录下有requirements.txt文件（包含所有依赖及版本要求），可直接运行以下命令一键安装：

pip install -r requirements.txt

安装过程中若提示缺少编译工具，需根据错误提示补充安装对应组件（如Visual Studio Build Tools的C++组件）。

3. 获取GeneFace++源代码

• 打开命令提示符，运行以下命令克隆项目仓库（需替换为实际GitHub地址）：

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

确保仓库地址正确，避免克隆到无效或恶意代码。

4. 编译与安装GeneFace++

• 若项目包含C/C++扩展模块（如高性能计算组件），需使用CMake进行编译：
• 在项目根目录下创建build文件夹并进入：

mkdir build && cd build

• 运行CMake生成Visual Studio项目文件：

cmake ..

• 编译项目（选择Release模式以获得最佳性能）：

cmake --build . --config Release

• 若项目提供了安装命令（如pip install .），需运行该命令完成安装。

5. 配置环境变量（可选）

若需要从任意路径运行GeneFace++的可执行文件，可将项目目录或可执行文件所在目录添加到系统PATH环境变量：

• 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GeneFace++的安装路径（如D:\GeneFacePlusPlus\bin）；
• 点击“确定”保存设置。

6. 下载预处理数据与模型权重

• 3DMM文件：下载3DMM文件到项目根目录下的./deep_3drecon/BFM目录；
• 预处理数据集：获取预处理数据集（如May的数据集），解压后放至./data/binary/videos/May目录；
• 预训练模型：下载audio2motion_vae和motion2video_nerf预训练模型（如may_head、may_torso），解压缩后放置到对应的checkpoints目录内。

7. 运行示例测试

• 设置环境变量指向项目根目录：

set PYTHONPATH=%cd%;%PYTHONPATH%

• 运行示例脚本（替换音频文件路径为实际路径，指定输出视频名）：

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

若脚本正常运行，将在项目根目录生成demo_output.mp4视频文件。

三、注意事项

• 依赖冲突：若安装过程中出现依赖冲突，建议使用conda创建独立环境，或通过pip的--ignore-installed参数强制安装（需谨慎）；
• GPU支持：若使用GPU加速，需确保已安装CUDA（推荐11.3及以上版本）和cuDNN（推荐8.2及以上版本），并在PyTorch安装时指定CUDA版本（如pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113）；
• 错误排查：若遇到编译或运行错误，可查看项目根目录下的README.md文件，或参考项目官方文档、GitHub Issues获取解决方案。