GeneFace Plus Plus的软件需求有哪些

GeneFace++ 软件需求清单
一 运行环境与依赖

• 操作系统与基础工具：支持 Linux（如 CentOS）；需安装 git、cmake、python3、python3-devel 及常用图像库（如 libpng-devel、libjpeg-devel、libtiff-devel）。建议使用 conda/venv 创建隔离环境。
• Python 版本：建议 Python 3.9+；项目在 Python 3.7 环境下也有成功安装记录（以实际环境兼容为准）。
• Python 依赖管理：在项目根目录执行 pip install -r requirements.txt 安装所需 Python 包。
• 环境变量：运行前设置 PYTHONPATH，例如 export PYTHONPATH=$(pwd):$PYTHONPATH。
• 可选容器化：提供 Docker 安装与多版本镜像（如 Dockerfile.cu118.torch2.0.1.py39），便于快速部署与复现实验。

二 关键数据、模型与目录结构

• 3DMM 模型文件：下载并放置于 deep_3drecon/BFM。
• 预处理数据集：下载 May 数据集的二进制文件 data/binary/videos/May/trainval_dataset.npy。
• 预训练模型：
• 音频到动作：audio2motion_vae.zip，解压至 ./checkpoints/audio2motion_vae。
• 动作到视频（NeRF，May 专属）：motion2video_nerf.zip，解压后包含 may_head 与 may_torso，置于 ./checkpoints/motion2video_nerf/。
• 目录规范（示例）：
• checkpoints/
• audio2motion_vae/
• motion2video_nerf/
• may_head
• may_torso
• data/
• binary/
• videos/
• May/
• trainval_dataset.npy

三 运行方式与接口

• 命令行推理：
• 示例：
• export PYTHONPATH=$(pwd):$PYTHONPATH
• 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/MacronSpeech.wav --out_name may_demo.mp4
• WebUI：
• 启动：python inference/app_genefacepp.py（同样需正确设置 PYTHONPATH 与模型路径）。

四 训练与数据准备相关需求

• 自定义训练流程：参考仓库文档 docs/process_data 与 docs/train_and_infer。
• 数据要求：训练视频中头部区域应占据较大比例，以保证重建与驱动的稳定性与质量。

五 硬件与系统建议（影响软件可用性）

• GPU 与驱动：需 NVIDIA GPU 并配置 CUDA；推理可用 RTX 3060 12GB 等消费级显卡；训练推荐 RTX 4060 16GB 及以上。
• 处理器与内存：CPU ≥2GHz 双核（推荐 Intel Core i5 / AMD Ryzen 5 及以上）；内存 ≥8GB（推荐 16GB+）。
• 存储与网络：可用磁盘空间 ≥50GB；需稳定网络以下载 3DMM、数据集与预训练权重。