先决条件

机器学习本质上涉及大量的试验和错误，让一个程序尝试数百万种不同的设置，经过不断的试错，最终形成一个算法，该算法可以完成你想要它做的事情。这个过程真的很慢，除非你有可以加速试错训练所需的硬件【GPU显卡】。

训练过程所执行的计算类型非常适合GPU图形卡，而不是常规的CPU处理器。需要在支持桌面或服务器的 GPU 上运行训练过程。在 CPU 上运行它，意味着训练模型可能需要数周时间，而在 GPU 上则需要几个小时。

硬件要求

DR：您至少需要以下一项：

强大的CPU中央处理器

• 笔记本电脑CPU通常可以运行软件，但速度非常慢，无法以合理的速度进行训练。

强大的GPU显卡

• 目前，几乎完美支持任何型号的Nvidia[英伟达]GPU显卡，AMD显卡则仅支持部分型号。
• 如果使用 Nvidia GPU，那么它至少需要支持 CUDA 计算能力 3.5。（版本 1.0 将适用于计算功能 3.0） 要查看您的 GPU 支持哪个版本，请参阅此列表： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 最有可能支持高于 7xx 系列的台式机卡。

支持的操作系统

• Windows 10｜ 完美兼容
• Windows 7 和 8 可能有效
• 所有操作系统必须是 64 位（不然无法运行Tensorflow）

重要事项

在当前的迭代中，该项目严重依赖命令行的使用，尽管可以使用 GUI。 如果您不熟悉命令行工具，则可能在设置环境时遇到困难，因此可能不应尝试本指南中描述的任何步骤。本指南假定您具有命令行的中级知识。

开发人员也不对您可能对自己的计算机造成的任何损坏负责。

安装

Windows现在都有一个exe安装程序，可以为您安装所有内容，并创建一个桌面快捷方式以直接启动到GUI中。您可以从 https://github.com/deepfakes/faceswap/releases 下载安装程序。

如果您在使用安装程序时遇到问题，请继续阅读，了解在Windows上安装faceswap的更多手动方法。

手动安装

对于新用户来说，设置面部交换似乎有点吓人，但它并不复杂，尽管有点耗时。建议尽可能使用Linux，因为Windows将占用大约20%的GPU内存，使faceswap运行速度稍慢，但是使用Windows是完全可以的，并且100%支持。

先决条件

Python

从以下位置下载并安装最新的Python 3 Anaconda： https://www.anaconda.com/download/

Git

下载并安装 Git for Windows： https://git-scm.com/download/win。除非您知道自己在做什么，否则可以将所有选项保留为默认值。

设置

重新启动您的 PC，以便您刚刚安装的所有内容都得到注册。

Python

设置虚拟环境

• 打开Python导航器
• 选择左侧的“环境”
• 选择底部的“创建”
• 在弹出窗口中：
  • 给它起个名字：换脸
  • 重要提示：选择 python 版本 3.8
  • 点击“创建”（注意：这可能需要一段时间，因为它需要下载Python）