Face Fusion 人脸融合技术入门与云端部署指南
你是否曾尝试过 AI 绘画创作，却因本地环境配置困难而受阻？最近 AI 绘画工具发展迅速，Face Fusion 作为一款强大的人脸风格迁移工具，能实现超自然的人脸融合效果——比如将角色脸换成特定艺术风格。
然而，Face Fusion 这类工具底层依赖深度学习模型，对硬件要求较高。许多用户在本地安装时遇到 CUDA 不支持、显存不足或 Python 环境报错等问题。尤其是 Mac 用户，由于主要适配 CUDA 生态，对 Metal 支持有限，往往难以运行。
别担心，借助成熟的云端 AI 镜像服务，你可以绕过复杂的本地配置，直接利用高性能 GPU 环境。主流云平台提供预置镜像，一键部署即可启动 Web 界面。本文将带你从零开始，完成部署、上传、融合、导出全过程，并分享关键参数设置技巧。
1. 环境准备：告别本地配置，用云端镜像轻松启动
1.1 为什么本地配置困难？
Face Fusion 依赖 GAN 或 Diffusion 模型变体，涉及海量矩阵运算。CPU 处理速度慢，必须使用 GPU 加速，尤其是 NVIDIA 显卡支持的 CUDA 技术。
安装过程还需折腾 Python 环境、PyTorch 版本、OpenCV 依赖等。对于初学者，环境配置的坑往往多于软件本身的问题。
⚠️ 注意：网上很多教程教你'本地部署'，看似免费，实则耗时耗力。与其花三天时间配环境，不如使用现成的 GPU 镜像。
1.2 云端镜像的优势
云端镜像相当于一个'打包好的虚拟电脑'，已预装操作系统、CUDA 驱动、PyTorch 框架及 Face Fusion 本体。
优势包括：
- 无需高端硬件：只要能上网即可操作。
- 省去配置时间：依赖库和版本兼容问题由平台解决。
- 真正 GPU 加速：使用 T4、A10 等专业显卡。
- 按需使用：不使用时暂停实例，节省成本。
1.3 如何部署 Face Fusion 镜像？
第一步：进入平台的镜像广场，搜索'Face Fusion'或'人脸融合'。选择标注为'Face Fusion WebUI'的镜像，确认包含人脸融合、WebUI 界面及 CUDA 支持。
第二步：点击'立即部署'，选择资源配置。建议 GPU 类型为 T4 或 A10，显存至少 8GB，存储空间 50GB 以上。
第三步：填写实例名称，创建并启动。等待 2-5 分钟后，实例状态变为'运行中'，获取访问 URL（如 http://xxx.xxx.xxx.xxx:7860）。
第四步：在浏览器打开地址，进入 Web 操作界面。
2. 一键启动：5 分钟完成 Face Fusion WebUI 部署
2.1 镜像内部结构解析
开发者已在镜像中写好自动化脚本。例如 run.sh 启动脚本：
#!/bin/bash
# /root/run.sh
echo "Starting Face Fusion WebUI..."
python launch.py --listen --port=7860 --no-half --disable-novel-view
该脚本启动主程序、开放端口、监听外部请求，并关闭半精度推理以避免兼容问题。
镜像预装组件包括：
- CUDA 11.8 + cuDNN
- PyTorch 1.13
- InsightFace 模型
- GFPGAN / CodeFormer
- FFmpeg
