【深度学习实践】换脸应用dofaker本地部署

本文介绍了dofaker换脸应用的本地部署教程，dofaker支持windows、linux、cpu/gpu推理，不依赖于任何深度学习框架，是一个非常好用的换脸工具。

本教程的部署系统为windows 11，使用CPU推理。

注意：

1、请确保您的所有路径不要包含中文，否则可能发生奇怪的问题（windows用户名不要是中文）

2、安装好visual studio community（社区版本)，勾选C++开发。

一、安装anaconoda

进入anaconda官网：Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform

点击Free Download进入下载页面，根据自己的系统选择合适的安装包安装：

双击安装包，进行安装，点击next：

点击I Agree：

根据自己的需求选择安装的用户，点击Next：

选择安装位置，路径不包含空格，next：

全选，点击Install：

等待安装好了，点击next：

其他的页面都点击next，一直到出现完成的界面，如下点击finish：

安装anaconda后，进入安装路径的condabin目录，如图：

鼠标右键->在终端中打开，输入命令 conda init，关闭终端。

本节结束。

二、下载代码和权重

从github下载代码（如果没有安装git客户端，可以去github页面下载代码，或者从这里下载）：

git clone https://github.com/justld/dofaker.git

进入dofaker文件夹，如下图：

接下来下载权重文件，权重文件的地址在这里，新建weights/models目录，将解压的权重放进去，如下图：

本节结束。

三、搭建环境

在dofaker目录下，打开cmd终端：

创建虚拟环境dofaker：

conda create -n dofaker python=3.10

如下图：

中间提示输入Y/N，输入Y，如下图：

出现如下界面，虚拟环境创建成功：

四、开启服务

激活虚拟环境：

conda activate dofaker

如下图（命令路径前出现了dofaker）：

安装依赖：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装onnxruntime（GPU用户安装onnxruntime-gpu）：

pip install onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# gpu推理安装下面的包
# pip install onnxruntime-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装dofaker：

pip install -e .

启动dofaker：

dofaker

如下图：

五、报错解决方案

1、Failed to build insightface

报错：error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/

解决方法：

安装visual studio community，安装时选择C++桌面程序开发。