CentOS中GeneFace Plus Plus安装教程

CentOS 部署 GeneFace++ 安装教程
一 环境准备与驱动

• 确认具备 NVIDIA GPU 并已安装与之匹配的 NVIDIA 驱动；如需 CUDA 工具包，建议安装 CUDA 11.7（GeneFace++ 社区常见搭配为 PyTorch 2.0.1 + cu117）。
• 安装基础构建工具与多媒体依赖（CentOS 7/8 常用命令）：
• 安装 EPEL 与基础工具：sudo yum install -y epel-release && sudo yum groupinstall -y "Development Tools" && sudo yum install -y cmake3 ffmpeg-devel portaudio-devel alsa-lib-devel
• 建议全程在 Conda 隔离环境内操作（见下一节）。
• 说明：GeneFace++ 官方与社区教程在 Ubuntu 上演示较多，但在 CentOS 上仅需将上述 Ubuntu 的 apt 命令替换为 yum/dnf 等价包即可完成相同依赖安装。

二 创建 Conda 环境并安装 PyTorch 与多媒体依赖

• 创建环境并安装 ffmpeg（conda-forge 渠道）：
• conda create -n geneface python=3.9 -y
• conda activate geneface
• conda install -c conda-forge ffmpeg
• 安装 PyTorch 2.0.1 + cu117（与 CUDA 11.7 配套）：
• conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
• 说明：若后续遇到其他 PyTorch 版本（如 2.1 + cu121）的兼容性问题，可优先回退到 2.0.1 + cu117 组合，该组合在 GeneFace++ 工作流中更稳。

三 安装 PyTorch3D 与 MMCV

• 安装 PyTorch3D（从源码安装，确保已安装最新版 pip/setuptools）：
• pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable"
• 安装 MMCV 2.1（使用 openmim 加速）：
• pip install cython
• pip install openmim==0.3.9
• mim install mmcv==2.1.0
• 说明：若网络不稳定导致克隆/安装超时，可配置国内镜像源或设置代理后重试。

四 安装项目依赖与构建 CUDA 扩展

• 安装 Python 依赖（项目根目录下执行）：
• pip install -r docs/prepare_env/requirements.txt
• 构建自定义 CUDA 扩展（项目提供脚本，名称可能为 install_ext.sh 或 do）：
• bash docs/prepare_env/install_ext.sh
• 或 bash do
• 说明：扩展构建阶段会编译若干 CUDA 算子，需保证 gcc/glibc 版本与驱动匹配，且 CUDA_HOME 与 nvcc 可用。

五 验证安装与常见问题

• 快速自检（示例）：
• 检查 PyTorch 与 CUDA：python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
• 检查 ffmpeg：ffmpeg -version
• 检查 PyTorch3D：python -c "import pytorch3d; print(pytorch3d.__version__)"
• 常见问题与处理要点：
• 版本不匹配：若出现与 torch-ngp 或 CUDA 相关的报错，优先回退到 PyTorch 2.0.1 + cu117；社区经验表明 torch 2.1 + cu121 可能触发错误。
• 构建失败：确认已安装 gcc/Development Tools、cmake3，且 CUDA_HOME 指向正确的 CUDA 目录（如 /usr/local/cuda-11.7），nvcc --version 输出与 PyTorch 的 CUDA 版本一致。
• 多媒体依赖缺失：若运行推理/训练报 ALSA/PortAudio 错误，确保已通过 yum 安装 alsa-lib-devel 与 portaudio-devel。