本文介绍了InstantID项目的在线体验与本地安装记录。作者先表达了等待的焦虑,随后详细记录了从准备工作到安装依赖、下载模型,再到运行测试的整个流程。文中还提到了在安装过程中遇到的网络问题、缺少chardet模块以及下载antelopev2模型失败等挑战,并给出了相应的解决方法。作者还表示正在等待新的更新,并计划发布一键运行包。最后,作者询问了是否有降低显存的方法,以实现在8G显存上运行的需求。
等人的时候,时间很慢,想干活,时间就飞快。
本想着介绍完InstantID的在线体验方式之后,立马接着把本地安装记录也发了。
一放松,一眨眼,快过去一个星期了。。。。
InstantID这个项目还是非常不错滴。
玩在线版版不是我们的风格,只有装在自己电脑上,才能抵抗各种不确定性,充分把握自由度^_^!
无限出图,无限制出图。
下面就来记录下我的安装过程和遇到的问题,以及解决方法。
我尽量详细,但是太基础的命令,我就不展开说了。可以参考以往的文章。
我只记录,比较关键的,比较有用的部分。
0.准备工作
准备一张3090或者4090或者显存24+的N卡。
Windows11+Conda+git
1.克隆代码
打开CMD工具,通过CD命令进入到指定目录,然后克隆代码。
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git clone https://github.com/InstantID/InstantID.git
cd InstantID
2.创建虚拟环境并激活
使用Conda工具,创建一个Python的虚拟环境,创建成功之后激活虚拟环境。
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conda create -n instantid python=3.10
conda activate instantid
3.安装依赖
使用项目自带的requirements.txt来快速安装所需依赖。
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pip install -r gradio_demo\requirements.txt
注意,这个req文件并没有在根目录,所以要加上gradio_demo\这个路径。
另外,这个依赖文件并不是完全适配Windows系统。
Windows下面单独安装一下Torch 2.0.0 GPU版本。
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1、pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
2、#conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
上面提供了两种安装方式,可以自由选择。我推荐还是用pip吧,conda东西比较多,镜像设置麻烦点。
安装过程网络不好的,可以设置conda镜像,pip镜像。
4.下载模型
这个项目用到好几种模型。包括AI绘画相关的ControlNetModel,ip-adapter,YamerMIX_v8。
还有一个人脸识别相关的antelopev2模型。
这些模型可以使用代码的方式下载,也可以手动下载。
代码方式:
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from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download(repo_id="InstantX/InstantID", filename="ControlNetModel/config.json", local_dir="./checkpoints")
hf_hub_download(repo_id="InstantX/InstantID", filename="ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors", local_dir="./checkpoints")
hf_hub_download(repo_id="InstantX/InstantID", filename="ip-adapter.bin", local_dir="./checkpoints")
创建一个名为down.py的文件,把这段点放里面。
使用命令:
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python down.py
通过这种方式可以把两个模型下载到当前目录的checkpoints文件夹。
还有一个YamerMIX_v8运行主程序的时候会自动下载。
当然,你也可以手动下载。就是你得明白从哪里下载,放到哪里。
模型默认会下载在C盘,会消耗若干G的空间。
C盘扛不住的,可以设置环境变量:
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SET HF_HUB_CACHE=./checkpoints
这样C就解脱了,压力给到D>E>F。
另外还有一个antelopev2的模型,本来主程序会自动下载,但是不知为何insightface取消了对这个模型的自动加载功能。
所以这个模型必须手动下载,下载地址:
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https://drive.google.com/file/d/18wEUfMNohBJ4K3Ly5wpTejPfDzp-8fI8/view?usp=sharing
这个环节最大的难度可能就是...网络问题!这个问题我不能多说的,已经被警告了,大家各显神通吧!
5. 运行测试
上面的问题全部解决之后,就可以运行APP了。
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python gradio_demo/app.py
运行成功之后,打开网址,就可以使用了。
6. 遇到的问题
网络问题,就不算在这里了。
缺少chardet模块
我是遇到了这个问题,具体提示如下。
·
ModuleNotFoundError: No module named 'chardet'
解决方法:
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pip install chardet
下载 antelopev2 失败
错误提示如下:
·
download_path: ./models\antelopev2
Downloading ./models\antelopev2.zip from https://github.com/deepinsight/insightface/releases/download/v0.7/antelopev2.zip...
Traceback (most recent call last):
File "E:\DEV\InstantID\gradio_demo\app.py", line 38, in <module>
app = FaceAnalysis(name='antelopev2', root='./', providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])
File "E:\DEV\Miniconda3\envs\instantid\lib\site-packages\insightface\app\face_analysis.py", line 27, in __init__
self.model_dir = ensure_available('models', name, root=root)
File "E:\DEV\Miniconda3\envs\instantid\lib\site-packages\insightface\utils\storage.py", line 28, in ensure_available
return download(sub_dir, name, force=False, root=root)
File "E:\DEV\Miniconda3\envs\instantid\lib\site-packages\insightface\utils\storage.py", line 17, in download
download_file(model_url,
File "E:\DEV\Miniconda3\envs\instantid\lib\site-packages\insightface\utils\download.py", line 73, in download_file
raise RuntimeError("Failed downloading url %s" % url)
RuntimeError: Failed downloading url https://github.com/deepinsight/insightface/releases/download/v0.7/antelopev2.zip
这个问题我在上面有提到了,需要单独下载这个模型,放到项目根目录的models文件夹下面。
另外注意下,下载到的文件是zip压缩包,记得解压一下。
解压到当前目录,不需移动。
整体来说这个项目安装还是比较顺利,问题不是很多。
如果你们搞不定的话,可以等我的一键运行包。
其实包我已经打好了,但是我看到有一个新的PR(可能会有更新),我就先等一等。
另外,我又有一个不安分的想法,想把FaceChain,PhotoMaker,InstantID 打包在一起!
念头一出,就让人蠢蠢欲动~~但是另外一个声音告诉我,不要乱想!
所以我还是觉得安安稳稳发个InstantID的包吧
另外问一问,有人知道降低显存的方法了么?要那种8G就能跑的方案!
出自:https://mp.weixin.qq.com/s/rPsaU5hUuSmjSUwFK7Ofdw
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