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  • 前言
  • 第一章节 AIGC 领域的基础设施，算力，大模型，上网
    • 1.1入门级别—基础知识
    • 1.2基础设施搭建-科学上网
    • 1.3搭建基础设施 算力服务
    • 1.4基础设施-模型站点
  • 第二章 如何快速使用AIGC 服务
    • 2.1 绘图生成服务
    • 2.2 图片处理服务
    • 2.3 视频生成服务
    • 2.4文本语音TTS
    • 2.5超级agent
    • 2.6 其它待续补充
  • 第三章 AIGC应用实践Comfy UI-初级
    • 3.1 全面认识ComfyUI
    • 3.2 ComfyUI install 教程-1
    • 3.3 ComfyUI install 教程-2
    • 3.4 ComfyUI install 教程-3
    • 3.5 comfyUI 源码分析
    • 3.6 ComfyUI 其他使用方法
  • 第四章 设计工作流-初级（典型实践）
    • 4.1 模特换装
    • 4.2光线控制
    • 4.3 文生视频
    • 4.4 图生视频
    • 4.5 SVD 视频
  • 第五章 工作流引擎-中级（节点，模型，插件）
    • 5.0 AIGC 技术路线及发展
    • 5.1 ComfyUI工作流原理介绍
    • 5.2“主谓宾”理解ComfyUI的原理
    • 5.3 节点管理
    • 5.4 模型管理
    • 5.5 SDXL 使用指南
    • 5.6 高分辨率修复&算法说明
  • 第六章 工作流动核心-高级
    • 6.1 基础概念（深度学习、算法）
    • 6.2 大模型基础（框架、架构）
    • 6.3 大模型参数越多越好？
  • 第七章 商业化短视频创作
    • 7.1 准备短视频素材
    • 7.2 AI驱动优化素材文稿
    • 7.3 AI驱动优化素材 _克隆你的声音
    • 7.4 AI 驱动优化素材_克隆你-数字人
    • 7.5 剪影合成篇-音视频字幕同步
    • 7.6 剪影合成篇-数字人嘴型匹配
    • 7.7 剪影合成篇-片头与片尾
    • 7.9 工具篇-GPT-SoVIST
    • 7.10 工具篇-Facefusion
    • 7.11 工具篇-剪影制作自己数字人元数据
  • 第八章 结束语
  • 附：最终效果
  • 附录：工具
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  1. 第七章 商业化短视频创作

7.10 工具篇-Facefusion

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Last updated 7 months ago

Facefusion 的使用的比较简单，这里就不做过多的介绍，主要介绍如何使用好的参数，提升的视频换脸的效率，避免失败，因为Facefusion作为数字人生产的过程之中的一个环节

  1. 如何更好的使用Face fusion，参数介绍的与使用

  2. 如何更好地使用Facefusion 进行声音的嘴型的同步

  3. 如何进行更新软件的版本，首先找到的模型文件下载的文件在什么地方

从这里我们可以看到有很多模型文件使用的声明

我们可以看到文件所在的位置,在.assets 下面

cd /media/facefusion/.assets

这里我再检查下目前我的版本下使用的CUDA以及cudnn 的版本是不是与将来要安装的版本的是一致的。

nvidia-smi

dpkg -l | grep cudn

这里是8.9.3.28 版本稍高应该没有问题

其实就是在安装的目录之下。重新下载的文件，进行安装。

可以看到如何使用GPU进行执行命令操作 python [run.py](<http://run.py>) --execution-providers cuda

sudo lsof -i:7860

sudo kill-9 XXX

这里我们备份一下

cp -r /media/facefusion/.assets/models /media/cpyfile

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

重新下载安装

转移之前的备份的文件到这里

mv /media/cpyfile/models/* /media/facefusion/.assets

按照向导式再进行安装一次

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