一、系统要求
需Windows 7/8/10及以上64位操作系统(推荐Windows 10及以上以保证兼容性),确保系统已更新至最新版本。
二、硬件要求
- 基础配置:CPU≥2GHz双核(推荐Intel Core i5及以上);内存≥4GB(推荐8GB及以上,应对深度学习计算需求);存储≥10GB可用硬盘空间(用于安装软件、依赖库及数据存储)。
- GPU加速(可选但推荐):需配备NVIDIA独立显卡(如RTX系列),并安装最新显卡驱动;同时需安装与PyTorch版本匹配的CUDA Toolkit(如PyTorch 2.0需对应CUDA 11.7及以上)及cuDNN库。
三、软件与环境要求
- Python环境:需安装Python 3.6及以上版本(推荐3.8/3.9,避免版本冲突);建议使用Anaconda创建隔离虚拟环境(如
conda create -n geneface python=3.8
),防止依赖包冲突。 - 编译工具:若GeneFace++包含C/C++代码(如自定义CUDA扩展),需安装Visual Studio Build Tools(2019及以上版本),安装时勾选“C++桌面开发”工作负载。
- 依赖库:需通过pip安装基础Python库,包括numpy、opencv-python、torch、torchvision等;若项目提供
requirements.txt
文件,建议使用pip install -r requirements.txt
一键安装(注意匹配PyTorch与CUDA版本,如torch==1.12.0+cu116
对应CUDA 11.6)。
四、其他要求
- 权限:需具备管理员权限(用于安装软件、配置系统环境变量)。
- 网络:稳定的互联网连接(用于下载依赖项、更新及克隆源代码)。