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关于Facefusion
AI换脸Facefusion作为AI换脸领域的佼佼者，以其流畅的操作体验和卓越的换脸效果脱颖而出，堪称新一代的AI换脸项目，极易上手。它拥有诸多优点：
首先，AI换脸Facefusion支持多平台运行。除了对CPU的支持（尽管速度相对较慢，这是AI项目的普遍情况），它兼容多家GPU，包括NVIDIA显卡、AMD显卡、Intel显卡以及Mac集成显卡，极大地拓展了用户群体。其次，项目提供了简洁直观的Web UI界面，用户体验非常友好，即使是新手也能快速掌握。此外，开发者团队积极性很高，问题解决和更新速度都很快，保证了项目的活力与稳定性。更值得一提的是，AI换脸Facefusion启动后会自动优化预设参数，省去了用户手动配置的麻烦，让使用过程更加便捷。
然而，AI换脸Facefusion唯一的不足之处在于部署难度较高，并且存在过于严格NSFW限制，许多正常图像或视频也可能被误报。这对于不具备计算机相关技术背景的用户来说是一个不小的门槛。不过，不用担心！本文将手把手教大家如何部署和使用AI换脸Facefusion。并且本教程中使用的是我已经修改解除NSFW限制的版本，旨在提供更自由的使用体验。
2.5版本开始，Facefusion还支持音频唇同步功能。演示视频：
为什么撰写本文
本文是这篇文章的扩展篇。制作这期教程的原因是，很多人反映在Windows系统下打包的版本中【需要Windows系统打包好的看这篇文章】模型依赖环境等库在下载过程中非常慢。由于AI项目的模型库和依赖非常大，对带宽的要求也很高。而在Google Colab上，由于谷歌的限制，无法顺利使用。因此，我决定制作一期关于如何在云服务器上部署AI项目的教程。
众所周知，AI模型库大部分都是由国外的社区创建的，网络资源也大多在国外。由于国内网络有防火墙的原因，网速本身就很慢。即使家庭宽带有千兆，下载速度也可能受到防火墙的影响，实际体验并不好。这时候，我们就需要使用云服务。大部分云服务使用的是Linux系统，而Windows系统的云服务不仅少见，而且通常是付费的。
有人可能会反驳说，国内有很多批量授权的Windows云服务器。这里我想解释一下，为什么我不建议购买国内的云服务器。主要原因是国内的带宽非常昂贵，虽然这些服务器有公网IP，没有防火墙限制，但几兆的网速还不如被墙干扰的家庭宽带呢。
GPU云服务商选择
本教程演示使用的是Vultr家的GPU服务器。它家云服务器价格低，随用随开，不用随时可删除。Vultr所有实例中最低配置上下行带宽都有1500mb的速度（我们平时的办理的运营商千兆带宽也就1000mb的下行速度）。支持信用卡、PayPal、支付宝、加密货币、电汇这些付款方式。
与其他GPU云服务商对比的优势
和国内云服务商对比：
这部分内容完全是浪费资源，但怕部分小伙伴们有疑惑，我才写的。国内GPU云服务器完全无可比性。实例价格贵一点可以忽略，最重要带宽，毫不夸张的说“比金子都贵”。都是按M算钱的，一个AI依赖库都下载几个小时。国内GPU云服务只有科学上网出不来的开发者才会用（这里没有歧视的意思）。
与Google Cloud和亚马逊（AWS）云服务商对比：
Google Cloud
必须绑定信用卡，其他付款方式不支持。不支持即开即关，以年为期限
亚马逊（AWS）
以下是不同类型的 AWS GPU 实例及其用例：
通用 GPU 实例
- P3和 P4 实例可用作多功能通用 GPU 实例，非常适合广泛的工作负载。
- 这些包括机器学习训练和推理、图像处理和视频编码。它们均衡的功能使它们成为各种计算任务的可靠选择。
- 定价：p3.2xlarge 实例每小时费用为 3.06 美元。
- 这提供了 1 个 NVIDIA Tesla V100的GPU ，显存内存16 GB
推理优化的 GPU 实例
- 推理是通过经过训练的 AI 模型运行实时数据以进行预测或解决任务的过程。
- P5 和 Inf1 实例专门用于机器学习推理，在低延迟和成本效率至关重要的场景中表现出色。
- 定价：p5.48xlarge 实例每小时费用为 98.32 美元。
- 这提供了 8 个 NVIDIA H100 GPU，每个 GPU 具有 80 GB 显存，总计高达 640 GB 的显存。
图形优化的 GPU 实例
- G4 实例 实例专为处理图形密集型任务而设计。
- 视频游戏开发人员可能会使用 G4 实例为视频游戏渲染 3D 图形。
- 定价：g4dn.xlarge 每小时运行成本为 0.526 美元。
- 使用 1 个 NVIDIA T4 GPU，显存为 16 GB。
托管 GPU 实例
- Amazon SageMaker 是一种用于机器学习的托管服务（“7×24小时运行”）。它提供对各种 GPU 驱动的实例的访问，包括 P3、P4 和 P5 实例。
通过上述对比不难看出，其他云服务商哪怕年费最便宜的也比Vultr的GPU云服务器贵。并且还不支持随开随用的特性，另外对于付款方式对我们来说也最友好。
部署Vultr的GPU实例
Vultr家的显卡都是企业级高性能显卡，任何型号跑AI项目都绰绰有余。主要显存区别
Facefusion显存要求最低8G，推荐12G/16G，显存越大，处理视频速度越快。请自己斟酌来选择。
因为本文演示系统为Ubuntu。所以系统要选择Ubuntu，Ubuntu 22.04 LTS或者Ubuntu 24.04 LTS都可以。
这里为了避免重复写教程，看我之前的这篇文章中如何部署服务器实例的教程（教程中有几个不同点需要注意，选择的服务器类型要选择GPU服务器）。
云服务需要SSH远程连接。如果你自己有远程软件，就用自己的。如果没有，我这里提供了免费免安装版本Xshell高级版（Xshell不用过多介绍了，业界收费远程连接软件No.1）。下载解压出来即可使用。
这里为了避免重复写教程，SSH远程如何使用看我上面链接的那篇文章。
