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
- GTX 1080 Ti
- drivers 440
- cuda 10.2
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
- ubuntu 18.04
安装
另，我看这个好像有 docker 版本，但是，我没弄，我是直接安装。
安装 Miniconda
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
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh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。
clone 项目
git clone https://github.com/alievk/avatarify.git
cd avatarify在执行，安装命令前，我们要对 scripts/install.sh 进行修改。
把
conda install -y pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 -c pytorch
conda install -y python-blosc==1.7.0 -c conda-forge改成
conda install -y pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100
conda install -y python-blosc==1.7.0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
bash scripts/install.sh「执行这个步骤，要注意执行的地方，就在 avatarify 文件夹中」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。
检查摄像头
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
cheese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。
运行
进入虚拟环境
conda activate avatarify然后执行
bash run.sh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。
- CNN
- FAN
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。
The run script will create virtual camera /dev/video9. You can change these settings in scripts/settings.sh.
You can use command v4l2-ctl --list-devices to list all devices in your system.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。
技巧
图片放置
把你的图片放在项目的
- avatars
文件夹中，英文命名，系统会自动检测图片名字。
| 按键 | 作用 |
|---|---|
| 数字键 | 切换到第几个图片 |
| w | 镜头拉近 |
| s | 镜头拉远 |
| a | 上一张图片 |
| d | 下一张图片 |
| x | 重新人脸对焦 |
| I | 显示数值，装逼用 |
| esc | 退出 |
