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​ FaceChain是一个深度学习工具，用于生成个人的数字孪生。只需一张肖像照片，就可以创建自己的数字孪生并开始生成不同场景的个人照片。

facechain-framework

特点

好玩……

部署

官方教程：

1、使用ModelScope提供的notebook环境，ModelScope提供了免费GPU资源

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# Step1: 我的notebook -> PAI-DSW -> GPU环境

# Step2: 打开Terminal，将github代码clone到本地
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://github.com/modelscope/facechain.git --depth 1

# Step3: 进入Notebook cell，执行：
import os
os.chdir('/mnt/workspace/facechain')    # 注意替换成上述clone后的代码文件夹主路径
print(os.getcwd())

!pip3 install gradio
!python3 app.py

# Step4: 点击生成的URL即可访问web页面，上传照片开始训练和预测

2、Docker部署

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# Step1: 将镜像下载到本地 （前提是已经安装了docker engine并启动服务，具体可参考： https://docs.docker.com/engine/install/）
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.7.1-py38-torch2.0.1-tf1.15.5-1.8.0

# Step2: 获取image id，并运行
docker images
docker run -it --name facechain -p 7860:7860 --gpus all your_xxx_image_id /bin/bash  # 注意 your_xxx_image_id 替换成你的镜像id
(注意： 如果提示无法使用宿主机GPU的错误，可能需要安装nvidia-container-runtime, 参考：https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime)

# Step3: 在容器中安装gradio
pip3 install gradio

# Step4: 获取facechain源代码
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://github.com/modelscope/facechain.git --depth 1
cd facechain
python3 app.py

# Step5: 点击 "public URL", 形式为 https://xxx.gradio.live

平台

官方ModelScope

Docker部署

Conda部署


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