CentOS安装GeneFace Plus Plus的要点

AI技术
小华
2025-11-13

CentOS 安装 GeneFace++ 的要点
一 环境准备与系统检查

  • 确认系统版本与架构:建议使用 CentOS 7/8,并确保为 x86_64;更新系统并安装基础工具。
  • 基础依赖安装:

sudo yum update -y
sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y cmake3 git python3 python3-devel libpng-devel libjpeg-devel libtiff-devel

  • 编译器与 CMake 版本:GeneFace++ 常见依赖(如 PyTorch、CUDA 扩展)通常需要 GCC ≥ 7CMake ≥ 3.17。CentOS 7 自带的 GCC 4.8.5 偏旧,建议通过 devtoolset-9 启用高版本 GCC;如系统仅有 cmake3,可做软链:

sudo yum install -y centos-release-scl devtoolset-9-gcc*
scl enable devtoolset-9 bash
sudo ln -sfn /usr/bin/cmake3 /usr/bin/cmake

  • Python 与虚拟环境:建议使用 Python 3.8–3.10,创建隔离环境(venv/conda)以避免依赖冲突。
  • 显卡与驱动:如需 GPU 推理/训练,安装与驱动匹配的 CUDAcuDNN,并确认 nvidia-smi 正常;CPU-only 也可运行但性能受限。

二 获取源码与安装步骤

  • 克隆官方仓库(以实际仓库为准,示例为社区常见地址):

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

  • 构建与安装(按项目实际 CMake 配置执行):

mkdir -p build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j$(nproc)
sudo make install # 若使用 venv/用户目录安装,可去掉 sudo,并将路径加入环境变量

  • 非标准路径的环境变量(示例):

echo 'export PATH=$PATH:/opt/genefacepp/bin' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/genefacepp/lib' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

  • 验证:运行项目自带的测试脚本或工具,确认可执行文件与库加载正常。

三 运行与常见问题处理

  • 推理与训练入口:项目通常以 Python 脚本启动,例如

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python inference/app_genefacepp.py --a2m_ckpt=... --head_ckpt=... --torso_ckpt=...
训练任务示例:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tasks/run.py --config=egs/datasets/${VIDEO_ID}/lm3d_radnerf_sr.yaml --exp_name=... --reset

  • 常见报错与修复要点:
  • CUDA 版本不匹配:卸载后安装指定版本(如 11.7.1),或设置环境变量指向正确的 CUDA。
  • 数据预处理找不到文件(如 bg.jpg not found):重跑提取脚本,例如

python data_gen/utils/process_video/extract_segment_imgs.py --ds_name=nerf --vid_dir=data/raw/videos/${VIDEO_ID}.mp4 --force_single_process

  • 运行长语音被系统 Kill:多为内存不足,启用低内存模式或减少并发。
  • 眼睛未睁开:在配置中调整 eye_blink_dim=4
  • 模型权重维度不一致(如 RADNeRFTorsowithSR 的 blink_encoder 维度不匹配):检查并统一配置文件中的 eye_blink_dim 与训练/推理权重对应。

四 安全与维护建议

  • 防火墙与 SELinux:安装与调试阶段可临时关闭或为相关端口放行;生产环境建议按需配置策略而非长期关闭。
  • 软件源与下载:可配置国内 YUM 镜像源 加速依赖安装。
  • 备份与回滚:系统级安装前备份关键数据与配置文件;使用虚拟环境隔离 Python 依赖,便于回滚。
  • 授权与文档:如为商业或受限许可版本,请先获取授权并严格遵循官方文档与许可证要求。
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