概述
1. 为什么选择这个镜像：人脸融合的实用价值
在数字内容创作日益普及的今天，人脸融合技术已经从实验室走向了日常应用。它不再只是科研论文里的概念，而是实实在在能帮我们解决实际问题的工具——比如为老照片修复面容、为创意设计快速生成艺术人像、为社交媒体制作个性化头像，甚至在教育场景中辅助讲解面部结构变化。
该 Face Fusion WebUI 镜像最大的特点是'开箱即用'。它基于阿里达摩院 ModelScope 模型构建，但完全去除了复杂的环境配置和模型下载环节。你不需要懂 Python 虚拟环境怎么建，不用查 CUDA 版本是否匹配，更不用手动下载几个 GB 的大模型文件。整个过程就像启动一个本地软件一样简单：一行命令，几秒等待，浏览器打开，立刻开始融合。
更重要的是，它不是那种'能跑就行'的粗糙封装。界面是蓝紫色渐变风格的现代 Web 设计，操作逻辑清晰，参数设置既有基础滑块也有高级选项，结果预览实时可见。对于刚接触 AI 图像处理的小白来说，这是最友好的入门方式；对于需要快速产出的设计师或运营人员来说，这也是最高效的生产力工具。
它不追求炫技式的多模态能力，而是把一件事做到极致：让人脸融合这件事变得足够简单、足够稳定、足够好用。
2. 部署前准备：三步确认，零失败启动
在执行任何命令之前，请花 30 秒完成以下三项检查。这比遇到报错后再排查要节省至少 10 分钟。
2.1 确认运行环境
该镜像已在主流 Linux 发行版（Ubuntu 20.04/22.04、CentOS 7/8）上完成验证。请确保你的系统满足以下最低要求：
- 内存：建议≥8GB（融合过程会加载模型到显存，内存不足会导致进程被系统终止）
- 磁盘空间：预留≥5GB（包含镜像本身、模型缓存及输出图片存储）
- GPU 支持（可选但强烈推荐）：NVIDIA 显卡 + CUDA 11.3+驱动。若无 GPU，系统将自动回退至 CPU 模式，但处理时间会延长 3-5 倍
快速验证命令：
nvidia-smi（有 GPU 时显示驱动信息）
free -h（查看可用内存）
df -h（查看磁盘剩余空间）
2.2 确认镜像已正确拉取
如果尚未拉取该镜像，请执行：
docker images | grep "face-fusion"
你应该看到类似输出：
unet-image-face-fusion latest abc123456789 2 days ago 4.2GB
如果未显示，请先执行：
docker pull unet-image-face-fusion:latest
2.3 确认端口未被占用
WebUI 默认监听7860端口。如该端口已被其他程序（如 Jupyter、另一个 WebUI）占用，启动后将无法访问。
快速检查命令：
lsof -i :7860 # 或（如无 lsof） netstat -tuln | grep :7860
若返回结果非空，说明端口被占。此时有两个选择：
- 停止占用程序（推荐）
- 修改启动命令中的端口（见下文'进阶启动'小节）
完成以上三项确认后，你已经站在了成功部署的门口。
3. 一键启动：从命令到界面的完整流程
3.1 标准启动（推荐新手）
这是文档中明确给出的、经过千次验证的最简路径。只需复制粘贴，无需修改：
/bin/bash /root/run.sh
执行后，你会看到类似以下的终端输出（关键信息已加粗）：
