云端部署FaceFusion-AI换脸
内容提要
Facefusion发布了2.2.1版本，支持云端部署。使用恒源云或Colab进行部署。下载模型文件，克隆项目到本地。环境部署需要升级Python版本，安装FFmpeg和cURL。创建虚拟环境并安装项目，解决ModuleNotFoundError问题。运行install.py脚本，选择cuda。运行成功后，可以通过127.0.0.1:7860访问。可以配置端口转发，通过本地浏览器访问web-ui。
延伸解读
云端部署的硬件门槛与选择
文章提到FaceFusion 2.2.1对显卡要求虽不如roop和deepfake夸张，但GTX1650运行仍吃力，因此作者选择云端部署。这提示读者：若本地显卡性能不足，云端GPU是可行替代方案。恒源云和Colab是文中推荐的两个平台，其中恒源云需付费，Colab可尝试免费使用。选择镜像时需注意PyTorch 2.0.0和CUDA 11.8.0的匹配。
环境配置中的常见坑与解决
部署过程涉及多个易错点：恒源云Ubuntu自带Python 3.8，需升级至3.10；创建虚拟环境时可能因缺少ensurepip而报错，需改用--without-pip参数并手动安装pip；运行install.py时可能遇到ModuleNotFoundError，需先升级pip。这些步骤要求读者具备一定的Linux命令行操作能力，并耐心处理依赖问题。
模型文件与网络访问的注意事项
模型文件约6G，需从百度网盘下载，Linux系统只需下载models.7z，解压需使用7za命令。项目克隆可能因网络原因失败，文章建议使用代理或手动上传压缩包。此外，启动后服务运行在127.0.0.1:7860，需通过端口转发或设置share=True才能从本地浏览器访问web-ui，这对不熟悉SSH隧道的用户可能是个门槛。
Q&A
FaceFusion 2.2.1 版本有什么新特性？
FaceFusion 2.2.1 版本支持云端部署，可以在恒源云或 Colab 上进行部署。
在云端部署 FaceFusion 需要哪些环境准备？
需要升级 Python 到 3.10，安装 FFmpeg 和 cURL，并创建虚拟环境。
如何解决创建虚拟环境时出现的 ensurepip 错误？
删除已创建的 venv，然后使用 `python3.10 -m venv --without-pip venv` 重新创建不带 pip 的虚拟环境，再手动安装 pip。
运行 install.py 时提示缺少 inquirer 模块怎么办？
先升级 pip：`python -m pip install --upgrade pip`，如果提示缺少 pip，则通过 `curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py` 和 `python get-pip.py` 安装 pip，然后再运行 install.py。
FaceFusion 启动后如何从本地浏览器访问？
可以通过配置端口转发，例如使用 Xshell 设置 SSH 隧道，将服务器端口转发到本地，然后在本地浏览器访问 127.0.0.1:8888 即可。
部署 FaceFusion 时模型文件应该放在哪里？
在项目目录下创建 .assets 文件夹，将解压后的 models 文件夹移动至 .assets 内。
