硬件需求

4Cpu
16G内存
50G硬盘
Debian12.x 系统
Docker 24.0.6
基础Docker镜像:continuumio/anaconda3:2021.05
python版本:3.8.X

启动docker

• 进入容器安装插件

sed -i "s@/deb.debian.org@/mirrors.tencentyun.com@g" /etc/apt/sources.list   
sed -i "s@/security.debian.org@/mirrors.tencentyun.com@g" /etc/apt/sources.list 
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
#
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

conda install ffmpeg 
pip install -r requirements.txt
#安装不成功时，可手工安装

cuda安装速度太慢解决方案一

使用命令安装时会显示下载地址
通过工具下载对应的连接文件*.whl 放到服务器上（使用命令直接安装）
pip install torch-1.12.1+cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.13.1+cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
查看安装结果：
pip list |grep cuda

#方法二
（进入官网，找到对应的版本连接下载）
https://download.pytorch.org/whl/cu113

容器中运行测试

python inference.py --driven_audio temp/aa.wav  --source_image temp/aa.jpg --result_dir results/  --still --preprocess full --enhancer gfpgan
python inference.py --driven_audio temp/bb.mp3  --source_image temp/bb.jpg --result_dir results/  --still --preprocess full --enhancer gfpgan
python inference.py --driven_audio temp/bb.mp3  --source_image temp/f2.jpg --result_dir results/  --preprocess full --enhancer gfpgan
--still
python inference.py --driven_audio temp/aa.wav  --source_image temp/aa.jpg --result_dir results/   --preprocess full --enhancer gfpgan
python inference.py --driven_audio temp/aa.wav  --source_image temp/aa.jpg --result_dir results/   --preprocess crop --enhancer gfpgan

错误处理

• ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

安装依赖项libgl1:
apt-get update && apt-get install libgl1 -y
安装cv2依赖
apt-get install libsm6 libxext6  -y