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DeepFaceLab 在windows图形界面部署比较多，下面用ubuntu 部署在服务器上。部署过程中python版本，或者protobuf版本可能有问题，所以建议用docker
代码下载
cd /trainssdgit clone --depth 1 https://github.com/nagadit/DeepFaceLab_Linux.gitcd DeepFaceLab_Linuxgit clone --depth 1 https://github.com/iperov/DeepFaceLab.git
下载容器
docker pull tensoflow/tensorflow:2.4.0-gpu
启动docker容器
代码已经提前下载在
docker run -itd --name deepfacelab --gpus all -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=unix$DISPLAY -v /trainssd:/trainssd tensorflow/tensorflow:2.4.0-gpu /bin/bash
进入容器
docker exec -it deepfacelab /bin/bash
系统库安装
apt update && apt install -y vim libsm6 libxrender1 libxext6 ffmpeg wget
修改pip源
mkdir /root/.pip && cat>/root/.pip/pip.conf<<EOF
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
EOF
或者是
[global]
index-url=http://pypi.doubanio.com/simple/
trusted-host=pypi.doubanio.com
我这里python3.8源码编译可以，python3.6会遇到protobuf 问题。
protobuf也需要下载源码编译对应的版本，3.20.3
安装python依赖
cd /trainssd/DeepFaceLab_Linux/
python -m pip install -r ./DeepFaceLab/requirements-cuda.txt
关闭conda和修改python版本
#进入到scripts目录
cd ./scripts
sed -i 's/python3.7/python3.6/g' env.sh
sed -i 's/conda/#conda/g' env.sh
env.sh 里面
export DFL_PYTHON="python3.7"
改为
export DFL_PYTHON="python3.8"
初始化工作区
#慎重默认会删除所有工作区域的数据
bash 1_clear_workspace.sh
准备数据
#此处按照自己实际情况处理需要 data_src.为前缀和data_dst.为前缀
cp /data/yhf/SimSwap/Videos/fbb_02.mp4 /trainssd/DeepFaceLab_Linux/workspace/data_src.mp4
cp /data/yhf/SimSwap/Videos/fbb_01.mp4 /trainssd/DeepFaceLab_Linux/workspace/data_dst.mp4src数据抽中
bash 2_extract_image_from_data_src.sh
dst数据抽中
bash 3_extract_image_from_data_dst.sh
数据去噪
bash 3.1_denoise_data_dst_images.sh
模型下载
bash 4.1_download_CelebA.sh
bash 4.1_download_FFHQ.sh
bash 4.1_download_Quick96.sh###
按照脚本执行就可以