一、前期准备
numpy、opencv-python、torch、torchvision(若需GPU加速,需安装对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN,参考PyTorch官方文档的兼容性列表)。二、下载GeneFace++源代码
访问GeneFace++官方GitHub仓库(替换为实际地址,如https://github.com/your-repo/GeneFace++.git),通过以下两种方式获取源码:
git clone https://github.com/your-repo/GeneFace++.git;三、配置虚拟环境(推荐,避免依赖冲突)
geneface_env的虚拟环境(名称可自定义):python -m venv geneface_env
geneface_env\Scripts\activate
激活后,命令行提示符前会显示(geneface_env),表示环境已切换。
四、安装Python依赖
cd GeneFace++
requirements.txt文件(包含所有依赖及版本要求),直接运行以下命令一键安装:pip install -r requirements.txt
若未提供,手动安装核心依赖:pip install numpy opencv-python torch torchvision
安装过程中若提示缺少编译工具(如Microsoft C++ Build Tools),需根据错误提示安装对应组件。
五、编译与安装GeneFace++(若包含C++组件)
build文件夹并进入:mkdir build && cd build
cmake ..
(注:需确保CMake已添加至系统环境变量,若未添加,可从CMake官网下载并配置)。
Release模式以获得最佳性能):cmake --build . --config Release
编译完成后,生成的库文件会存放在build目录中。
setup.py或install脚本,运行以下命令安装:pip install .
此步骤会将GeneFace++安装至当前虚拟环境,方便后续调用。
六、配置环境变量(可选,方便全局调用)
若需在命令行中直接运行GeneFace++的可执行文件(如示例程序),可将项目目录或build目录添加至系统PATH环境变量:
Path,点击“编辑”;D:\GeneFace++或D:\GeneFace++\build);七、测试与验证
examples文件夹),检查是否能正常输出结果;