初始化换发型项目：3个微服务代码 + 部署脚本

包含：
- hair_service_sd: 换发型/换发色算法服务 (端口 8801)
- photo_service: LoRA 训练调度服务 (端口 32678)
- stable-diffusion-webui: SD WebUI 推理服务 (端口 57860)
- kohya_ss_home: 训练环境代码
- meidaojia: 监控测试脚本
- setup.sh: 一键部署脚本 (conda环境恢复 + 配置生成 + 完整性检查)
- start_all_services.sh: 启动3个服务
- configure.ini.template: 路径模板化 (BASE_DIR自动推导)
- conda_envs/py310.yml: py310 环境定义

大文件 (weights/, models/, data/, conda_envs/*.tar.gz 等) 通过 .gitignore 排除，
由网盘单独上传。

setup.sh

@@ -0,0 +1,80 @@
+#!/bin/bash
+set -e
+
+BASE_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
+CONDA_BASE="${CONDA_BASE:-/home/szlc/miniconda3}"
+
+# 初始化 conda（脚本中需要 source 才能用 conda activate）
+if [ -f "$CONDA_BASE/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
+    source "$CONDA_BASE/etc/profile.d/conda.sh"
+else
+    echo "WARNING: 未找到 conda.sh，请确认 CONDA_BASE=$CONDA_BASE 正确"
+fi
+
+echo "=== 换发型项目部署脚本 ==="
+echo "BASE_DIR: $BASE_DIR"
+
+# 1. 检查前提条件
+echo "[1/7] 检查前提条件..."
+command -v git >/dev/null || { echo "ERROR: git 未安装"; exit 1; }
+command -v conda >/dev/null || { echo "ERROR: conda 未安装"; exit 1; }
+nvidia-smi >/dev/null 2>&1 || { echo "ERROR: NVIDIA 驱动未安装"; exit 1; }
+
+# 2. 生成 configure.ini
+echo "[2/7] 生成 configure.ini..."
+sed "s|__BASE_DIR__|$BASE_DIR|g" "$BASE_DIR/hair_service_sd/config/configure.ini.template" > "$BASE_DIR/hair_service_sd/config/configure.ini"
+echo "  configure.ini 已生成"
+
+# 3. 恢复 conda 环境（conda-pack）
+echo "[3/7] 恢复 conda 环境..."
+for env_name in my_hair sdwebui; do
+    if [ -f "$BASE_DIR/conda_envs/${env_name}.tar.gz" ]; then
+        echo "  恢复 $env_name ..."
+        rm -rf "$CONDA_BASE/envs/$env_name"
+        mkdir -p "$CONDA_BASE/envs/$env_name"
+        tar -xzf "$BASE_DIR/conda_envs/${env_name}.tar.gz" -C "$CONDA_BASE/envs/$env_name"
+        conda activate "$env_name"
+        conda-unpack  # 修复打包后的硬编码路径
+        conda deactivate
+        echo "  ✓ $env_name 已恢复"
+    else
+        echo "  ✗ conda_envs/${env_name}.tar.gz 不存在，请从网盘下载"
+    fi
+done
+
+# 4. 创建 py310 环境（从 yml）
+echo "[4/7] 创建 py310 环境..."
+if [ -f "$BASE_DIR/conda_envs/py310.yml" ]; then
+    conda env create -f "$BASE_DIR/conda_envs/py310.yml" -n py310 2>/dev/null || echo "  py310 环境已存在，跳过"
+    echo "  ✓ py310 已就绪"
+else
+    echo "  ✗ conda_envs/py310.yml 不存在"
+fi
+
+# 5. 检查模型/数据目录
+echo "[5/7] 检查模型和数据目录..."
+for dir in hair_service_sd/weights stable-diffusion-webui/models/Lora stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet stable-diffusion-webui/repositories kohya_ss_home/.local kohya_ss_home/kohya_ss data/ref_hairstyle; do
+    if [ -d "$BASE_DIR/$dir" ]; then
+        echo "  ✓ $dir"
+    else
+        echo "  ✗ $dir 缺失，请从网盘下载"
+    fi
+done
+
+# 6. 检查训练底模
+echo "[6/7] 检查 majicmixRealistic_v7..."
+if [ -f "$BASE_DIR/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/majicmixRealistic_v7.safetensors" ]; then
+    echo "  ✓ majicmixRealistic_v7.safetensors 已存在"
+else
+    echo "  ✗ majicmixRealistic_v7.safetensors 缺失，请从网上下载并放置到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/"
+fi
+
+# 7. 创建运行时目录
+echo "[7/7] 创建运行时目录..."
+mkdir -p "$BASE_DIR/logs"
+mkdir -p "$BASE_DIR/data/tmp" "$BASE_DIR/data/res_dir" "$BASE_DIR/data/userImage" "$BASE_DIR/data/user_info"
+mkdir -p "$BASE_DIR/kohya_ss_home/train_material"
+
+echo ""
+echo "=== 部署完成 ==="
+echo "启动服务: ./start_all_services.sh"