环境配置

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本文档陈述了搭建GeneFace++ Python环境的步骤，我们使用了Conda来管理依赖。

以下配置已在 A100/V100 + CUDA11.7 中进行了验证。

1. 安装CUDA

我们使用了CUDA extensions torch-ngp，建议手动从官方渠道安装CUDA。我们推荐安装CUDA 11.7，其他CUDA版本（例如10.2）也可能有效。 请确保你的CUDA path(一般是 /usr/local/cuda) 指向了你需要的CUDA版本（例如 /usr/local/cuda-11.7）. 需要注意的是，我们目前不支持CUDA 12或者更高版本。

2. 安装Python依赖

cd <GeneFaceRoot>
source <CondaRoot>/bin/activate
conda create -n geneface python=3.9
conda activate geneface
conda install conda-forge::ffmpeg # ffmpeg with libx264 codec to turn images to video

# 我们推荐安装torch2.0.1+cuda11.7. 已经发现 torch=2.1+cuda12.1 会导致 torch-ngp 错误
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

# 从源代码安装，需要比较长的时间 (如果遇到各种time-out问题，建议使用代理)
pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable"

# MMCV安装
pip install cython
pip install openmim==0.3.9
mim install mmcv==2.1.0 # 使用mim来加速mmcv安装

# 其他依赖项
sudo apt-get install libasound2-dev portaudio19-dev
pip install -r docs/prepare_env/requirements.txt -v

# 构建torch-ngp
bash docs/prepare_env/install_ext.sh 

3. 准备3DMM模型（BFM2009） 以及其他数据

你可以从这里下载 Google Drive 或 BaiduYun Disk (密码 r8ux)。 解压缩后, BFM 文件夹中将包含8个文件。 移动这些文件到 <GeneFaceRoot>/deep_3drecon/BFM/。该文件夹结构应该如下：

deep_3drecon/BFM/
├── 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.txt