Face Fusion 3.0 开源大模型本地部署文档

#前言：
本文是我一周以来自学部署Face Fusion 3.0的操作记录，对于部署其他开源大模型（例如Stable Diffusion）也有一定的参考意义。
反复试错排查折腾了一周，终于将项目成功跑起来了。因为部署步骤过于复杂，不确定自己将来还能正确复现，特记录在此备忘，也给后来人做个参考。
在此，向各位无私分享知识的大佬致谢！

文章目录

#参考文献：

1.FaceFusion
https://github.com/facefusion/facefusion

2.与AI同行1996——AI项目本地部署&运行基本环境安装，全网最详细教程！

3.刘悦的技术博客——Win11本地部署FaceFusion3最强AI换脸,集成Tensorrt10.4推理加速,让甜品显卡也能发挥生产力

4.hejp_123——Anaconda-- conda 创建、激活、退出、删除虚拟环境

5.平安——windows 验证CUDA和CUDNN是否安装成功

6.～残月青衣踏尘吟——Windows10下多版本CUDA的安装与切换 超详细教程

7.花花少年——windows下CUDA的卸载以及安装

8.shaojie_wang——powershell 启动时报错 profile.ps1 cannot be loaded because running scri

#一、基础环境搭建及验证方法

##部署软硬件环境
内存32GB，显卡NVIDIA 4060Ti 16GB（8GB应该够用），Windows 11 Pro，DirectX 12、Visual Studio 2022、CUDA12.6，cuDNN9.4，TensorRT 10.4，Python3.11.9。

##特别注意事项
使用纯英文路径部署项目，最好切换为纯英文系统环境。
每次系统环境变量发生变化后，需要关闭并重新打开命令行/终端窗口，否则不生效。

##1.安装NVIDIA显卡最新硬件驱动并重启计算机（略）

##2.安装&配置CUDA+cuDNN(需要配置系统环境变量，如已安装可跳过)：

###（1）CUDA官方下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
安装文件直达链接：
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.1/local_installers/cuda_12.6.1_560.94_windows.exe

检查显卡硬件驱动支持的最大CUDA版本命令行命令（本项目需要12.4以上版本的CUDA，以最新版12.6为例）

nvidia-smi

右上角第一行应显示：

CUDA Version: 12.6

设置系统环境变量名、变量值如下：

CUDA_PATH：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6

CUDA_PATH_V12_6：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6

Path：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\libnvvp

如果安装成功，输入以下CMD命令，能返回版本号

nvcc -V

倒数第二行应显示：

Cuda compilation tools, release 12.6

###（2）特殊情况处理
NVIDIA个别版本CUDA安装包不带CUDA Samples，如项目运行中报错提示缺少CUDA Samples，需要到以下地址自行下载安装（以最新版CUDA Samples v12.5为例）：
https://www.github.com/nvidia/cuda-samples
安装文件直达链接：
https://github.com/NVIDIA/cuda-samples/archive/refs/tags/v12.5.zip
解压后将 samples 文件夹复制到 CUDA 安装目录下，例如：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\

设置系统环境变量名、变量值如下：

NVCUDASAMPLES_ROOT：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\Samples

NVCUDASAMPLES12_6_ROOT： 
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\Samples

###（3）cuDNN下载地址(需下载当前CUDA对应支持的版本)：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
安装文件直达链接：
https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.4.0/local_installers/cudnn_9.4.0_windows.exe

设置系统环境变量名、变量值如下：

cuDNN：
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.4\bin

cuDNN_PATH：
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.4

Path：
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.4\bin
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.4\include
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.4\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.4\cudnn_samples

如果安装成功，输入以下CMD命令，能返回版本号（本项目需要9.2以上版本的cuDNN，以最新版9.4为例）

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\extras\demo_suite
deviceQuery.exe

如果安装成功，最后一行应显示：

Result = PASS

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\extras\demo_suite
bandwidthTest.exe

如果安装成功，最后一行应显示：

Result = PASS

##3. 安装&配置FFmpeg最新版
涉及视频处理的项目通常需要，按需安装。
FFmpeg官方下载地址：
https://www.ffmpeg.org/download.html
安装文件直达链接：
https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/ffmpeg-git-full.7z

下载后解压到自选文件夹（如：C:_RUN\ffmpeg-git-full\）。

设置系统环境变量名、变量值如下：

Path：
C:\_RUN\ffmpeg-git-full\bin

如果安装成功，输入以下CMD命令，能返回版本号

ffmpeg -version

第一行应显示：

ffmpeg version……

##4.下载安装Codec解码最新版
涉及视频/音频处理的项目通常需要，按需安装。
K-Lite Codec Pack官方下载地址：
https://codecguide.com/download_kl.htm
安装文件直达链接：
https://files2.codecguide.com/K-Lite_Codec_Pack_1855_Mega.exe

##5.安装Git最新版
以最新版2.46为例：
Git官方下载地址：
https://git-scm.com/downloads
安装文件直达链接：
https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.46.2.windows.1/Git-2.46.2-64-bit.exe

设置系统环境变量名、变量值如下：

Path：
C:\Program Files\Git\cmd\

如果安装成功：输入以下CMD命令，能返回版本号

git --version

应显示：

git version 2.46.2.windows.1

##6. 安装&配置Conda
仅在使用conda虚拟环境方式部署时需要安装此项，本地基础环境部署可跳过，以最新版24.7.1为例：
Miniconda官方下载地址：
https://docs.anaconda.com/miniconda/
安装文件直达链接：
https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe

设置系统环境变量名、变量值如下：

Path：
C:\ProgramData\miniconda3
C:\ProgramData\miniconda3\Library
C:\ProgramData\miniconda3\Scripts

如果安装成功，输入以下CMD命令，能返回版本号：

conda --version

应显示：

conda 24.7.1

conda常用命令备查：

//激活虚拟环境：
conda activate your_env_name
//退出虚拟环境：
deactivate your_env_name
//删除虚拟环境：
conda remove --name your_env_name --all
//复制某个环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
//使用国内 conda 软件源加速
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

##7. 安装&配置Python
以Python3.11.9为例，Python官方下载地址：
https://www.python.org/downloads/
安装文件直达链接：
https://www.python.org/ftp/python/3.11.9/python-3.11.9-amd64.exe

设置系统环境变量名、变量值如下：

Path：
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\include
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Scripts

如果安装成功，输入以下CMD命令，能返回版本号

//进入Python环境命令
python

第一行应显示：

Python 3.11.9……

//退出Python环境命令（新手可能需要，下同）
exit()

#二、Face Fusion项目github官方安装指导（未验证仅供参考）

项目地址：
https://github.com/facefusion/facefusion

Windows Installation

GIT

winget install -e --id Git.Git

Conda

winget install -e --id Anaconda.Miniconda3 --override "/AddToPath=1"

FFmpeg

winget install -e --id Gyan.FFmpeg

Codec

winget install -e --id CodecGuide.K-LiteCodecPack.Basic

CUDA Compatible with NVIDIA graphic cards:

conda install conda-forge::cuda-runtime=12.4.1 conda-forge::cudnn=9.2.1.18

#三、项目部署命令（已验证有效）

##1.CMD进入新建的项目空文件夹
//输入以下CMD命令（以C:_RUN\facefusion3_0为例）：

cd C:\_RUN\facefusion3_0

##2.在空文件夹克隆facefusion官方项目文件，会自动建立一个名为facefusion的文件夹。
输入以下CMD命令：

git clone https://github.com/facefusion/facefusion.git

也可以手动下载项目文件自行解压，安装文件直达链接：
https://github.com/facefusion/facefusion/archive/refs/tags/3.0.0.zip

##3.进入facefusion文件夹安装项目基础依赖（下同）。
输入以下CMD命令：

cd facefusion
pip3 install -r requirements.txt

##4.安装 onnxruntime-gpu。
注意默认安装的版本是1.19.2只适配cuda12。
输入以下CMD命令：

pip3 install onnxruntime-gpu

逐行输入以下CMD、python命令查看 onnxruntime 版本：

python
import onnxruntime
print(onnxruntime.__version__)

成功应显示：

1.19.2

退出Python环境命令：

exit()

##5.安装TensorRT的python3.11运行库（40系N卡小显存建议安装，速度小幅提升，显存占用大幅减少）。

查询TensorRT版本和适配CUDA版本和cuDNN版本（以最新的TensorRT 10.4.0版本为例）：
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/index.html

###（1）手动安装下载地址（安装方式二选一）：
https://developer.nvidia.com/tensorrt
安装文件直达链接：
https://developer.nvidia.com/downloads/compute/machine-learning/tensorrt/10.4.0/zip/TensorRT-10.4.0.26.Windows.win10.cuda-12.6.zip

###（2）CMD命令行安装方法（安装方式二选一）：
输入以下CMD命令：

pip3 install tensorrt==10.4.0 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

设置系统环境变量名、变量值如下：（文件存放位置以C:_RUN\TensorRT为例）

Path：
C:\_RUN\TensorRT\
C:\_RUN\TensorRT\lib

逐行输入以下CMD、python命令查看 tensorrt 版本：

python
import tensorrt
print(tensorrt.__version__)

如成功应显示：

10.4.0

退出Python环境命令：

exit()

##6.安装torch
输入以下CMD命令，设置永久性从清华大学镜像下载（推荐）：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果想取消镜像可删除：

C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\pip\pip.ini

也可以用记事本编辑文件内容多加几个镜像：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
extra-index-url =
    https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
    https://mirror.baidu.com/pypi/simple

输入以下CMD命令开始安装（注意后缀是cu124），文件约2.5GB，如未设置镜像将直接从国外下载，大约需要3小时：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

逐行输入以下CMD、python命令查看torch 版本：

python
import torch
print(torch.__version__)

如果安装成功，应显示：

2.4.1+cu124

退出Python环境命令：

exit()

##7.以上环境全部安装成功后，进入 python3.11 的终端进行验证。

逐行输入以下CMD、python命令：

python
import onnxruntime as ort  
print(ort.get_available_providers()) 

如果显示以下内容，说明项目cpu、cuda、Tensorrt三种环境都部署成功，如果缺少项目，请自行回溯安装过程：

[‘TensorrtExecutionProvider’, ‘CUDAExecutionProvider’,‘CPUExecutionProvider’]

退出Python环境命令：

exit()

##8.下载大模型
第一次使用模型时，项目会自动下载用到的的大模型（总共约3GB）但速度较慢，建议提前手动下载需要的模型，然后放置到：

facefusion\.assets\models

文件夹中，如果没有.assets文件夹需要自己新建。

下载地址：
https://github.com/facefusion/facefusion-assets/releases/tag/models-3.0.0

百度云盘链接：
https://pan.baidu.com/s/12JdPYVOG9idCt_TaHPYm7Q?pwd=bk3q 提取码: bk3q

#四、启动项目

##1.建立启动文件
在facefusion.py所在文件夹新建.txt文本文件，再改名为.bat文件，内容如下：

（本机环境部署）Run.bat内容：

start http://127.0.0.1:7860
python facefusion.py run
pause

（本机环境部署+摄像头实时换脸模式）RunWebCam.bat内容：

start http://127.0.0.1:7860
python facefusion.py run --ui-layouts webcam
pause

（conda虚拟环境部署）RunConda.bat内容：

call conda activate facefusion
start http://127.0.0.1:7860
python facefusion.py run
pause

##2.运行Run.bat进入主界面

#五、常见故障处理

##1.启动终端窗口报错

File C:\Users\Administrator\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1
cannot be loaded because running scripts is disabled on this system.

在终端窗口内运行以下命令，可以修改为默认使用管理员模式：

set-ExecutionPolicy Restricted

##2.服务端CMD窗口报错，缺少.dll文件
使用本地文件快速搜索工具，Everything 1.4.1.1026下载地址：
https://www.voidtools.com/zh-cn/
如果本地找得到，说明环境变量或软件版本有问题，如果本地找不到，可以到以下网站下载：
https://www.dllme.com/
如果多个dll文件找不到，说明你少装了东西，看看是不是缺DirectX、.NET运行库什么的。

##3.服务端CMD窗口报错
涉及C++runtime（运行库）或C++extensions（扩展）
安装Visual Studio 2022（约20—50GB）：
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/

##4.服务端CMD窗口import cv2、numpy等报错，pip安装完一个又提示缺下一个
例如：

ModuleNotFoundError: No module named ……

检查Python及之后的组件是否漏装、版本号是否正确、确认环境变量已设置，必要时卸载重装。

##5.初次进入WebUI无响应、反应慢。
正常现象，服务端正在后台下载支持文件和大模型，一般CMD窗口能看见进度条，耐心等待多用几次就快了。

##6.预览窗口一片模糊。
你传了什么东西上去自己心里应该有数，图片被项目检测为NSFW进行了模糊处理，可以通过修改facefusion\content_analyser.py文件解决，具体方法我也不会。