xsl
443cfa298f
包含： - hair_service_sd: 主服务（换发型/换发色/生发，端口8801） - photo_service: LoRA调度+训练（端口32678） - hair_grow_service: 调试测试页（端口8888，含4个测试页） - 批量训练脚本（batch_train_hairstyles.py） - 发际线mask自动识别（hairline_mask.py，4种方案） - 手绘mask换发型（hair_swap_manual.py） - 文档：README.md + LARGE_FILES.md + docs/ 大文件（模型权重200G、训练数据123G）已排除，见 LARGE_FILES.md OSS/COS密钥已脱敏为环境变量，原文件备份在本地
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# 大文件与模型权重说明
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> 本仓库只托管代码和配置。模型权重、训练数据等大文件（共约 **200G**）已排除，需另行准备。
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> 后续会上传网盘，地址见文末。
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## 被排除的大目录清单
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| 目录 | 大小 | 内容 | 如何恢复 |
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| `data/` | 123G | 341 个发型的训练素材 + LoRA 权重 | 网盘下载后放到 `data/train_material/` |
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| `project/onediff/` | 52G | Stable Diffusion webui + SD模型 + 228个LoRA + ControlNet | 见下方「onediff 恢复」 |
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| `project/kohya_ss_home/` | 13G | kohya_ss LoRA 训练框架（第三方） | 见下方「kohya 恢复」 |
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| `project/hair_service_sd/weights/` | 9.9G | 人脸检测/关键点/抠图/分割等核心模型权重 | 网盘下载 |
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| `project/data/` | 5.4G | 运行时材质数据（ref_hairstyle/hair_template_material 等） | 训练完成后自动生成 |
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| `hair_type_images/` | 53M | 本次 30 张发型训练原图 | 网盘下载 |
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## 1. `project/hair_service_sd/weights/` 核心模型（9.9G）
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主服务推理必需。从网盘下载后解压到本目录。包含：
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| 文件 | 大小 | 用途 |
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| `Resnet50_Final.pth` | 109M | RetinaFace 人脸检测 |
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| `face_alignment_1k.pth` | 49M | 1000点人脸关键点 |
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| `deeplabv3_hair512_360_0520_wl.pth` | 233M | 头发分割 DeepLabV3+ (3分类) |
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| `gca-dist-fg-0430-latest_model.pth` | 303M | GCA 头发抠图 |
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| `20210927_01.pth` / `faceseg_20210927_01.pth` | 各229M | 人脸分割 U2NET |
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| `master_hair_v8_onlyhair_nowarp_all_0709.pt` | 1.1G | SPADE 发型迁移（粗推理） |
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| `hair_fusion_0427.pt` | 779M | 发型融合 |
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| `ycj_hairstyle_gan_*.pt` / `ycj_haircolor_gan_*.pt` | 各~500M | 发型/发色 GAN |
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| `gfpgan_hairline_512_inversion_ratio.pt` | 308M | 人脸增强 GFPGAN |
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| `face_enhance_0630.pt` | 284M | 人脸增强 |
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| `MMCVFaceRecognitionServer.pth` | 174M | 人脸识别 |
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| `kpnts_detect_lyq_20200720.pth` | 255M | 关键点检测 |
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| `human_seg_deeplabv3_288_384_sigmoid_msc.pth` | 134M | 人体分割 |
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| `ori_hair_checkpoint_7660_0611.pt` | ~ | BaldSeg 光头分割 |
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| `mediapipe/face_landmarker.task` | 3.6M | MediaPipe 478点关键点（发际线检测用） |
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| 其余 `*.pth/*.pt` | — | 各功能模块权重 |
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## 2. `project/onediff/` SD webui（52G，第三方）
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换发型 SD 推理必需。这是 [AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui) 的部署。
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**恢复方式（二选一）**：
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- **A. 网盘下载**：直接下载整个 onediff 目录解压（最快）
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- **B. 重新部署**：
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```bash
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cd project
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git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git onediff/stable-diffusion-webui
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# 然后下载以下模型放到对应目录：
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# models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors (4G) — SD底模
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# models/Lora/*.safetensors — 各发型LoRA（由训练生成）
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# models/ControlNet/control_v11p_sd15_canny.pth — ControlNet（可选）
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```
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**关键配置**：
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- SD 底模：`v1-5-pruned-emaonly.safetensors`（原项目用 majicmix，本机替换为 v1-5）
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- LoRA：训练完成的发型会自动生成到 `models/Lora/`
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## 3. `project/kohya_ss_home/` 训练框架（13G，第三方）
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LoRA 训练用。[kohya-ss/sd-scripts](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts) 的部署。
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**恢复方式**：
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```bash
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cd project
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git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git kohya_ss_home/kohya_ss
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# 安装依赖（用 kohya conda 环境）
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/home/xsl/miniconda3/envs/kohya/bin/pip install -r kohya_ss_home/kohya_ss/requirements.txt
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```
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训练入口：`kohya_ss_home/kohya_ss/train_network.py`
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## 4. `data/train_material/` 训练数据（123G）
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341 个发型的 LoRA 训练素材和权重。每个发型一个目录：
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```
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data/train_material/<hair_id>/
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├── images/1_hairstyle/*.png # 训练图（数据增强后约20张）
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└── model/
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└── hairstyle_hd_lora.safetensors # 训练产出的LoRA权重(~150M)
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```
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**恢复方式**：
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- **网盘下载**：下载后解压到 `data/train_material/`
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- **重新训练**：用 `batch_train_hairstyles.py` 重新训练需要的发型（每个约30分钟）
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## 5. `project/data/` 运行时材质（5.4G）
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换发型功能运行时需要的预生成材质。**训练完成发型后会自动生成**，无需手动准备：
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- `ref_hairstyle/<hair_id>/` — 每个发型的参考材质（粗推理生成）
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- `hair_template_material/<hair_id>/` — 模板材质（抠图+关键点）
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- `upload_train_imgs/<hair_id>/` — 上传的训练原图
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## 训练原图
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`hair_type_images/`（30张发型原图，按 `<脸型>-<发型>.jpg` 命名）是本次新增发型的训练源。可从网盘下载，或自行准备同格式图片后用 `batch_train_hairstyles.py` 训练。
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## 网盘地址
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（待补充）—— 大文件上传网盘后，把分享链接填到这里。
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## 快速检查清单（部署后）
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部署完成后，确认以下文件存在：
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- [ ] `project/hair_service_sd/weights/Resnet50_Final.pth`（人脸检测）
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- [ ] `project/hair_service_sd/weights/face_alignment_1k.pth`（关键点）
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- [ ] `project/hair_service_sd/weights/master_hair_v8_onlyhair_nowarp_all_0709.pt`（发型迁移）
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- [ ] `project/onediff/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors`（SD底模）
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- [ ] `data/train_material/<hair_id>/model/hairstyle_hd_lora.safetensors`（至少一个发型的LoRA）
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