这个是 first-order-model 的升级版本。

你可以看我下面的博文，来了解这个项目。

这个项目做到了可以实时进行表情迁移。

首先你要确保，你的电脑有 GTX 显卡，还有 CUDA 。

我的电脑是

你可以查看我下面的博文，来安装相应的驱动和 CUDA。

OK，让我们正式进入安装 avatarify 的流程。

首先介绍一下，我的环境

另，我看这个好像有 docker 版本，但是，我没弄，我是直接安装。

如果你是 anaconda ，这一步可以跳过。

但是，Miniconda 轻量级，快速部署就得了，应付公事。

下载最新版本。

然后安装

安装完之后，更换一下源。

但是，我使用这个的时候，出现了点错误， torch 找不到，所以，我给修改了一下，详情参考，我下面的博文。

在执行，安装命令前，我们要对 scripts/install.sh 进行修改。

把

改成

如果是原来的，那么会从 torch 官网进行下载，不会从源下载。

然后执行

这一步会安装大量的东西，没得办法，只能根据这个安装。

如果，多次安装不成功「网速不行」，可以看看是哪里不成功，然后，单独安装那些东西。

其中有一个项目是 fomm 这个就是 first-order-model ，如果多次下载不成功，可以单独下载，然后改名后放在 avatarify 文件夹中。「我没这样试过，但是，我猜测可以。。。」

另外，我们要把 first order model 的那个 vox-adv-cpk.pth.tar 放在 avatarify 项目「项目根目录」中。

我们连接摄像头，看一下，你的设备是否可以，连接完之后，使用命令

如果没有，ubuntu 会提示你安装的，然后，如果摄像头可以查看，就说明没问题。

进入虚拟环境

然后执行

在第一次启动的时候，还会下载东西，这个东西是某一个第三方库的东西。

因为墙和网速的原因不一定能一口气下载下来，没办法。。。只能多次尝试，一共大概 「140MB」大小。

我这个还算顺利，我按照流程直接就能成功。「第一次开启，按照提示的要求来弄就好了」

在，项目的 README.md 中有这样一段描述。

如果遇到问题，我建议你看一下项目描述。

另外，这个体验最好的就是 1080ti ，如果没有视频卡加速，那么，会 2 秒才能处理一个画面，不能用。

把你的图片放在项目的

文件夹中，英文命名，系统会自动检测图片名字。