CentOS环境GeneFace++如何安装

CentOS环境部署GeneFace++
一 环境准备与系统依赖

• 建议使用CentOS 7/8，提前准备NVIDIA驱动与CUDA 11.7（驱动版本需与CUDA匹配），并确认GPU可被识别（nvidia-smi）。
• 安装基础工具与编译链：
• sudo yum update -y
• sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
• sudo yum install -y cmake python3 python3-devel libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel
• 创建并激活隔离环境（Python 3.9）：
• conda create -n geneface python=3.9
• conda activate geneface
• 安装多媒体与音频依赖：
• conda install -c conda-forge ffmpeg（需包含libx264编解码器）
• 音频开发库（用于部分依赖）：sudo yum install -y alsa-lib-devel portaudio-devel
• 说明：GeneFace++官方更推荐在Conda环境中部署，并通过项目提供的脚本来安装部分扩展（如torch-ngp）。

二 Python与深度学习依赖安装

• 安装PyTorch（CUDA 11.7）：
• conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
• 经验表明，torch 2.1+ 可能与部分扩展（如torch-ngp）不兼容，优先使用2.0.1。
• 安装PyTorch3D（源码方式，稳定分支）：
• pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable"
• 安装MMCV（使用mim）：
• pip install cython
• pip install openmim==0.3.9
• mim install mmcv==2.1
• 安装项目其余Python依赖：
• 在项目根目录执行：pip install -r requirements.txt
• 说明：上述版本组合已在实践文档中验证可用，能减少依赖冲突与构建失败。

三 编译扩展与项目设置

• 构建项目扩展（如torch-ngp等，按项目脚本执行）：
• 进入项目目录：cd
• 执行安装脚本：bash docs/prepare_env/install_ext.sh
• 若构建失败，优先检查CUDA版本、gcc版本与网络（必要时设置代理），再重试。
• 设置Python路径（在项目根目录执行，使模块可被导入）：
• export PYTHONPATH=$(pwd):$PYTHONPATH
• 说明：扩展构建是耗时步骤，建议在稳定网络与充足磁盘空间环境下进行。

四 数据与模型准备

• 3DMM模型（BFM2009）：下载并解压后将文件放置到/deep_3drecon/BFM/，目录结构应包含如下列表：
• 01_MorphableModel.mat、BFM_exp_idx.mat、BFM_front_idx.mat、BFM_model_front.mat、Exp_Pca.bin、facemodel_info.mat、index_mp468_from_mesh35709.npy、mediapipe_in_bfm53201.npy、std_exp.*
• 预训练权重与示例音频：按项目说明下载audio2motion_vae、motion2video_nerf（如may_head、may_torso）等权重，以及示例音频文件，放置到相应目录（如checkpoints/、data/raw/val_wavs/）。
• 说明：数据与权重路径在推理脚本中需与实际一致，缺失会导致运行报错。

五 推理验证与常见问题

• 推理验证（在项目根目录执行，路径按实际修改）：
• 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/example.wav \
--out_name demo_output.mp4

• 常见问题与处理：
• 构建扩展失败：确认CUDA 11.7、驱动匹配，gcc版本合规；必要时使用代理或重试install_ext.sh。
• 版本不兼容：优先使用PyTorch 2.0.1 + CUDA 11.7；torch 2.1+可能导致torch-ngp错误。
• FFmpeg报错：确保ffmpeg包含libx264编解码器（conda-forge渠道）。
• 模块导入失败：确认已执行export PYTHONPATH=$(pwd):$PYTHONPATH。
• 音频设备相关报错：安装alsa-lib-devel、portaudio-devel后重试。
• 说明：若遇到其他依赖冲突，建议新建干净conda环境，并严格按上述版本安装。