前面我们介绍了deepfakes/faceswap在Ubuntu上的手动部署安装，今天继续给大家演示如何在Win10上手动部署安装deepfakes/faceswap。
官方提供了64位windows系统的自动安装工具，国外机器可直接尝试使用：
https://github.com/deepfakes/faceswap/releases
如果自动安装失败，可参考下面的手动部署安装方法。
安装git
下载并安装git，一切按照默认配置即可。
国外机器下载地址：
https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.25.1.windows.1/Git-2.25.1-64-bit.exe
国内机器下载地址：
https://npm.taobao.org/mirrors/git-for-windows/v2.25.1.windows.1/Git-2.25.1-64-bit.exe
git在后续安装tensorflow时会用到
安装miniconda3
下载并安装miniconda3，一切按照默认配置即可。
国外机器下载地址：
https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
国内机器下载地址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
进入miniconda3命令行
右键单击Win10左下角windows图标，选择“搜索”，输入“miniconda3”，然后运行“Anaconda Prompt(miniconda3)”或“Anaconda Powershell Prompt(miniconda3)”均可。
更换miniconda3国内源
国外机器可跳过此步骤。
在miniconda3命令行界面，依次运行以下命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
使用miniconda3创建python3环境
运行：
conda create --name faceswap python=3.7
进入faceswap虚拟化python3环境
运行：
conda activate faceswap
将faceswap源码下载到本地
下载地址：
https://github.com/deepfakes/faceswap/archive/master.zip
把上述zip压缩包解压到任意目录，并修改文件夹名称为faceswap，例如C盘根目录:
C:\faceswap
安装TensorFlow
首先在miniconda3命令行下进入faceswap源码路径，例如：
cd C:\faceswap
然后依次运行以下命令：
conda install tk
pip install --default-timeout=300 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
conda install tensorflow=1.15
国外机器运行上面第二行命令时可省略 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
运行faceswap gui
每次重启开机后，我们首先用上面介绍过的方法打开miniconda3命令行界面，然后运行：
conda activate faceswap
激活python3虚拟化环境，接着运行：
cd C:\faceswap
进入faceswap目录，最后运行：
python faceswap.py gui
启动faceswap gui界面。
初次运行，faceswap会提示模式选择，分别为1：AMD、2：CPU、3：NVIDIA，这里我们输入2，回车；
关于deepfakes/faceswap的使用，可以参考以下教程：
deepfakes/faceswap gui详细使用教程（Extract/提取篇）
deepfakes/faceswap gui详细使用教程（Training/训练篇）
deepfakes/faceswap gui详细使用教程（Convert/转换篇）
如果你的手头有GTX 1070级别以上的显卡，那么强烈推荐使用GPU来进行Training，请参考：
在Ubuntu18.04上手动部署deepfakes/faceswap（GPU篇）
当然，入门级别的GTX 750Ti和GTX 950也可以愉快的体验CUDA加持下的tensorflow-gpu faceswap，只是效率和效果可能并不那么让人满意罢了。至于A卡，deepfakes/faceswap也是支持的，但没有N卡支持的那么好。
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最后编辑时间为: Mar 20, 2020 at 07:53 pm