GeneFace++在Windows的安装秘籍

Windows 安装 GeneFace++ 的实用秘籍
一 环境准备与版本匹配

• 操作系统：建议使用 Windows 10/11 64 位，兼容性更好。
• Python：安装 Python 3.8–3.10（3.11 在部分旧轮子/依赖上可能不稳定），优先用 Anaconda 管理环境。
• 构建工具：安装 Visual Studio Build Tools 2019/2022，勾选 “C++ 桌面开发” 工作负载（含 MSVC 编译器、Windows SDK）。
• GPU 加速（可选）：准备 NVIDIA 显卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN，三者版本需与所选 PyTorch 版本严格匹配。
• 基础依赖：后续通过 pip 安装 numpy、opencv-python、torch、torchvision 等（以项目 requirements.txt 为准）。

二 快速安装步骤

1. 获取源码

• 使用 Git：git clone ；或下载 ZIP 并解压到本地目录。

1. 创建并激活虚拟环境

• venv：python -m venv geneface_env && geneface_env\Scripts\activate
• conda：conda create -n geneface_env python=3.8 然后 conda activate geneface_env

1. 安装 Python 依赖

• 有 requirements.txt：pip install -r requirements.txt
• 无则先装核心：pip install numpy opencv-python torch torchvision

1. 编译 C++ 扩展（如有）

• 在项目根目录：mkdir build && cd build
• 生成工程：cmake ..（如需指定 Python，可加 -DPYTHON_EXECUTABLE=path\to\python.exe）
• 编译：cmake --build . --config Release

1. 安装 Python 包（如有 setup.py）

• pip install .

1. 可选：将可执行/脚本目录加入 PATH，便于全局调用。

三 GPU 与 CUDA 版本匹配要点

• 先确定要安装的 PyTorch 版本（如 1.12.0+cu116），再安装对应 CUDA 11.6 与匹配的 cuDNN；三者必须一致。
• 若使用 GPU，安装 torch 时选择带 cu116/cu117 等标识的版本，避免 CPU 版导致无法调用显卡。
• 驱动版本需满足所选 CUDA 的最低要求；安装后在 Python 中验证：
• import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available()) 应返回 True。

四 常见问题与快速排查

• 编译时报 “Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required”
• 安装/修复 Visual Studio Build Tools 2019/2022，勾选 C++ 桌面开发。
• 找不到 Python.h 或模块编译失败
• 确认激活了正确的虚拟环境；必要时在 cmake 中显式传入 -DPYTHON_EXECUTABLE=...。
• torch 导入成功但 torch.cuda.is_available() 为 False
• 检查 CUDA/cuDNN/驱动 是否匹配；重装对应版本的 PyTorch（带 cu 后缀）。
• 运行示例脚本提示缺少依赖
• 在项目根目录执行 pip install -r requirements.txt；若仍缺，按报错逐个 pip install <包名>。

五 用于数字人训练的视频准备建议

• 时长：3–5 分钟；尺寸：512×512（正方形）；背景：纯色、无杂物。
• 画面：人物面部清晰、占比大（正面肩部以上）；动作幅度适中。
• 音频：无杂音；文件名使用英文。