FaceFusion本地部署：Windows详细安装指南

FaceFusion本地部署：Windows详细安装指南

在AI生成内容爆发的今天，人脸替换技术早已不再是影视特效工作室的专属工具。随着开源社区的发展，像FaceFusion这样的项目正以惊人的速度走向大众——它不仅继承了早期换脸工具的核心能力，更在精度、流畅度和功能多样性上实现了质的飞跃。

高清修复、年龄变换、表情迁移、多人实时处理……这些曾经需要专业团队配合的功能，如今你只需要一台装有NVIDIA显卡的普通电脑，就能在本地运行。而整个过程，其实并没有想象中那么复杂。

本文将带你一步步完成FaceFusion 在 Windows 10/11 系统上的完整本地部署。无论你是第一次接触Python环境的新手，还是希望快速搭建测试环境的技术爱好者，只要按流程操作，都能成功启动Web界面并开始换脸实验。

⚠️ 提示：本教程假设你能科学上网（用于下载模型与依赖包），若无法翻墙，文中也提供了Gitee镜像等国内优化方案。同时建议具备基础命令行使用经验。

系统与硬件要求

操作系统

仅支持64位 Windows 10 或 Windows 11。

如果你还在使用 Win7 或更早版本，请注意：
- 微软已于2020年终止对Win7的支持；
- 多数现代AI框架（包括PyTorch、ONNX Runtime）已不再兼容旧系统调用；
- 即便强行安装，极大概率会因DLL缺失或API不支持导致崩溃。

因此，升级操作系统是前提条件。

显卡配置推荐

• 集成显卡用户（如Intel HD Graphics）：可运行CPU模式，但处理一段10秒视频可能耗时超过5分钟，仅适合功能验证。
• AMD 显卡用户：目前官方未提供ROCm支持，虽可通过DirectML尝试加速，但性能不稳定且调试困难，不在本教程覆盖范围。
• Intel Arc 独立显卡用户：可通过OpenVINO后端实现推理加速，具体方法见下文说明。

简单来说：NVIDIA GPU + 8GB显存 = 最佳体验组合。

第一步：更新显卡驱动（关键前置动作）

很多安装失败的问题，根源都出在这一步被跳过。

⚠️ 特别强调：你不需要手动安装完整的 CUDA Toolkit 或 cuDNN 开发包！

FaceFusion 使用 Conda 和 Pip 自动管理底层依赖，唯一需要你主动干预的是：

👉确保 NVIDIA 显卡驱动为最新版本

因为新版驱动自带对应版本的 CUDA Runtime（例如R535驱动内置CUDA 12.2），这才是后续GPU加速的基础。

前往官网下载最新驱动：

🔗 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

选择你的显卡型号 → 下载标准版驱动（Game Ready Driver即可）→ 安装时勾选“清洁安装” → 重启电脑。

完成后打开 CMD 执行：

nvidia-smi

如果能看到类似以下输出：

+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 537.58 Driver Version: 537.58 CUDA Version: 12.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+

恭喜，你的系统已经准备好迎接AI任务了。

第二步：安装核心工具链

我们将通过winget（Windows 包管理器）批量安装必要组件，避免手动下载带来的路径混乱问题。

检查 winget 是否可用

打开「开始菜单」→ 搜索运行PowerShell或命令提示符，输入：

winget --version

若返回版本号（如v1.8.2521），说明已内置该工具。

如果提示：“’winget’ 不是内部或外部命令”

请前往微软商店安装 App Installer：

🔗 https://apps.microsoft.com/detail/9nblggh4nns1

或从 GitHub 手动下载.msixbundle文件安装：

🔗 https://github.com/microsoft/winget-cli/releases

找到名为Microsoft.DesktopAppInstaller_8wekyb3d8bbwe.msixbundle的文件，双击安装即可。

安装 Git

Git 是获取源码的关键工具。

执行命令：

winget install -e --id Git.Git

安装完成后新开终端窗口，运行：

git --version

看到输出如git version 2.45.2.windows.1即表示成功。

📌 小技巧：若下载缓慢，可在安装时添加代理参数，或直接访问官网下载图形化安装包：
🔗 https://git-scm.com/download/win

安装 Miniconda（推荐Python环境管理方式）

相比直接安装Python，Miniconda 能帮你轻松隔离不同项目的依赖，防止“一个项目跑通，其他全崩”的尴尬局面。

执行一键安装命令：

winget install -e --id Anaconda.Miniconda3 --override "/AddToPath=1"

其中/AddToPath=1参数确保自动注册到系统PATH，方便后续调用。

安装完成后重启终端，输入：

conda --version

确认显示版本号后，初始化conda以便在所有Shell中生效：

conda init --all

然后关闭当前窗口，重新打开一个新的Anaconda Prompt——这一步非常重要，否则后续环境可能无法识别。

安装 FFmpeg（音视频处理基石）

FFmpeg 是视频帧提取、编码合成的核心工具，FaceFusion 离不开它。

使用 winget 安装稳定版本（推荐 v7.0+）：

winget install -e --id Gyan.FFmpeg --version 7.0.2

安装完毕后，在 CMD 中运行：

ffmpeg -version

如果正常输出版本信息，则说明安装成功。

❌ 若提示“不是内部或外部命令”，请检查是否已完成安装，并确认其bin目录（通常位于C:\Program Files\ffmpeg\bin）已被加入系统环境变量 PATH。

第三步：创建独立 Conda 环境

为避免与其他Python项目冲突，我们专门创建一个干净的虚拟环境。

打开Anaconda Prompt（再次强调：不是普通CMD），执行：

conda create --name facefusion python=3.12 pip=25.0

等待创建完成，激活环境：

conda activate facefusion

此时命令行前缀应变为(facefusion)，表明你已进入专用环境。

所有后续操作都将在此环境中进行，确保依赖纯净无污染。

第四步：根据显卡类型安装GPU支持库

✅ NVIDIA 用户（主流选择）

安装 CUDA Runtime 与 cuDNN（由Conda自动匹配版本）：

conda install nvidia/label/cuda-12.9.1::cuda-runtime nvidia/label/cudnn-9.10.0::cudnn

如果你拥有 RTX 30/40 系列显卡，还可以启用 TensorRT 加速：

pip install tensorrt==10.12.0.36 --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

🔍 实测表明，在批处理多张人脸时，TensorRT 可带来约 30%~50% 的推理速度提升，尤其适合自动化流水线场景。

✅ Intel Arc 显卡用户

使用 OpenVINO 实现硬件加速：

conda install -c conda-forge openvino=2025.1.0

OpenVINO 是英特尔推出的跨平台AI推理引擎，针对其独立显卡进行了深度优化，能在较低功耗下维持较高吞吐量。

❌ CPU 模式用户（仅限测试）

你可以跳过上述步骤，直接进入源码克隆环节。

但必须明确一点：CPU模式处理一张1080p图像可能需要数秒，一段30秒视频处理时间可达半小时以上，实用性非常有限。

第五步：获取 FaceFusion 源码

由于GitHub在国内访问不稳定，推荐使用镜像仓库加快下载速度。

国内用户推荐（Gitee镜像）

git clone https://gitee.com/Marhoosh/facefusion-chinese-version.git cd facefusion-chinese-version

该项目包含中文语言补丁、预设配置文件以及国内CDN加速的模型链接，极大缩短部署时间。

海外用户推荐（官方原版）

git clone https://github.com/facefusion/facefusion.git cd facefusion

保持与上游同步，适合开发者参与贡献。

第六步：安装 Python 依赖（按后端选择）

进入项目目录后，根据你的硬件配置运行对应的安装脚本。

使用 NVIDIA GPU（CUDA加速）

python install.py --onnxruntime cuda

该命令会自动安装 ONNX Runtime-GPU 版本及相关依赖，启用CUDA计算图优化。

使用 CPU 模式

python install.py --onnxruntime cpu

虽然能跑起来，但性能差距巨大，建议仅用于功能测试。

使用 Intel GPU（OpenVINO）

python install.py --onnxruntime openvino

利用OpenVINO编译器优化模型推理流程，在Arc显卡上实现近似中端NVIDIA卡的表现。

📌 常见问题提醒：
- 安装过程中可能出现网络超时，建议开启代理（Clash/V2RayN）；
- 若反复失败，可尝试手动下载模型放入.assets/models目录（参考官方文档结构）；
- 确保始终处于(facefusion)环境中，否则依赖将安装到全局Python。

第七步：重启环境以刷新路径

有时即使依赖安装成功，系统仍无法立即识别新模块。

建议执行一次环境重载：

conda deactivate conda activate facefusion

确保当前环境正确激活后再继续下一步。

第八步：启动 Web 界面！

一切准备就绪，现在启动服务：

python facefusion.py run --open-browser

正常情况下你会看到如下日志输出：

INFO: Started server process [PID] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:7860 Opening in browser...

浏览器将自动打开 UI 界面，地址通常是：

🔗 http://127.0.0.1:7860

🎉 恭喜！FaceFusion 已成功运行！

常见问题排查指南

❌ 报错 “Failed to connect to proxy” 或 “Connection timed out”

这是典型的代理干扰问题。Python脚本默认继承系统代理设置，但在某些网络环境下反而会导致连接失败。

✅ 解决方法：

1. 关闭代理软件（如 Clash、Surge）
2. 或在命令前加上no_proxy=*来绕过代理：

no_proxy=* python facefusion.py run --open-browser

❌ 提示 “No module named ‘onnxruntime’” 或 “ImportError”

说明依赖未正确安装或环境错乱。

✅ 解决步骤：

1. 确认当前处于(facefusion)环境；
2. 返回项目根目录；
3. 重新运行安装命令：

python install.py --onnxruntime cuda

❌ 浏览器打不开页面，提示无法连接

可能是端口被占用。

检查 7860 端口状态：

netstat -ano | findstr :7860

若有其他进程占用，可通过更换端口解决：

python facefusion.py run --host 127.0.0.1 --port 8888 --open-browser

然后访问 http://127.0.0.1:8888

❌ 视频处理卡顿、爆显存（Out of Memory）

典型症状是程序崩溃或输出中断。

✅ 应对策略：

• 降低输出分辨率（如从1080p改为720p）；
• 启用轻量化模型（例如用inswapper_128.onnx替代inswapper_256.onnx）；
• 添加执行参数减少显存占用：

--execution-provider-options "gpu_mem_limit=6" # 限制GPU内存使用为6GB

功能亮点一览

FaceFusion 不只是“把A的脸贴到B身上”那么简单，它的真正价值在于多功能集成与高质量输出：

特别是结合 OBS Studio，完全可以搭建一套虚拟主播系统，实现“真人驱动+数字形象输出”的直播模式。

总结与建议

FaceFusion 的本地部署并不复杂，关键在于理清逻辑顺序：

1. 更新驱动 → 2. 安装工具链 → 3. 创建独立环境 → 4. 安装GPU支持 → 5. 克隆代码 → 6. 安装依赖 → 7. 启动服务

只要你严格按照步骤操作，避开常见陷阱（如环境未激活、代理干扰、显卡驱动过旧），基本都能一次成功。

🎯进阶方向建议：
- 学习 CLI 参数用法，实现无人值守批量处理；
- 将 FaceFusion 封装为 REST API 服务，供其他应用调用；
- 结合 Docker 部署，便于多设备协同或远程访问；
- 探索自定义训练模型，打造专属换脸风格。

📢最后提醒：
技术本身没有善恶，但使用方式决定影响。请务必遵守法律法规，禁止用于伪造身份、传播虚假信息或侵犯他人肖像权。合理合法地探索AI潜能，才能让这项技术走得更远。

如有疑问欢迎交流，祝你在数字世界玩得开心，换得自然！