GeneFace Plus Plus如何配置环境

下面以官方推荐做法（Linux / Conda）为例，说明 GeneFace++ 的环境配置步骤。不同系统细节略有差异，但整体流程一致。

一、基础环境准备

1. 系统要求

• Linux（Ubuntu 20.04+ 推荐）
• NVIDIA GPU（建议 ≥ 8G 显存）
• CUDA 11.3 / 11.7（与 PyTorch 匹配）

2. 安装 Conda

# 若未安装
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

二、克隆仓库

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

三、创建并激活 Conda 环境

conda create -n geneface++ python=3.9 -y
conda activate geneface++

四、安装 PyTorch（关键）

根据你的 CUDA 版本选择：

CUDA 11.7 示例

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 \
--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

五、安装项目依赖

pip install -r requirements.txt

常见依赖包括：

• numpy
• scipy
• librosa
• tqdm
• tensorboard
• scikit-image
• opencv-python

六、安装核心第三方库

1. face-alignment

pip install face-alignment

2. 音频相关

pip install librosa soundfile

3. 可选（训练用）

pip install deepspeed

七、编译 / 准备模块（如需要）

某些模块（如 riflediffusion 或 audio2motion）可能需：

python setup.py build_ext --inplace

请按仓库 README 中对应模块说明操作。

八、下载预训练模型

通常放在：

checkpoints/

按官方说明下载：

• GeneFace++ 官方模型
• 3DMM / face model
• vocoder

九、验证环境

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

输出 True 即成功。

十、常见问题

❌ 显存不足

• 减小 batch size
• 使用 fp16 / deepspeed

❌ ffmpeg 报错

sudo apt install ffmpeg

❌ CUDA 不匹配

重装对应版本 PyTorch

如果你需要：

• Windows 配置
• Colab / AutoDL 教程
• 推理 / 训练具体命令

可以直接告诉我你的使用场景。