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# 换发型项目部署操作手册
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本手册详细描述在全新的 Ubuntu 22.04 + NVIDIA 3090 机器上，从零开始部署并运行换发型、换发色、训练模型三大功能的完整步骤。
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## 目录
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1. [环境前提](#1-环境前提)
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2. [安装系统依赖](#2-安装系统依赖)
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3. [Clone 代码](#3-clone-代码)
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4. [下载网盘文件](#4-下载网盘文件)
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5. [运行部署脚本](#5-运行部署脚本)
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6. [启动服务](#6-启动服务)
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7. [验证功能](#7-验证功能)
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8. [API 接口参考](#8-api-接口参考)
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9. [停止与重启服务](#9-停止与重启服务)
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10. [常见问题排查](#10-常见问题排查)
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11. [架构说明](#11-架构说明)
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## 1. 环境前提
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| 项目 | 要求 |
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| 操作系统 | Ubuntu 22.04 LTS |
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| GPU | NVIDIA RTX 3090（或其他 10GB+ 显存的 NVIDIA GPU） |
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| NVIDIA 驱动 | ≥ 525.x（支持 CUDA 11.8） |
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| 磁盘空间 | ≥ 90GB（代码 + 模型 + 环境） |
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| 网络 | 需要访问 PyPI（创建 py310 环境时下载 pip 包） |
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| Python | 不需要预装（通过 conda 管理） |
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验证 GPU 和驱动：
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```bash
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nvidia-smi
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# 应显示 GPU 信息和 CUDA 版本（≥ 11.8）
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```
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## 2. 安装系统依赖
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### 2.1 安装基础工具
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install -y git curl wget lsof
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```
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### 2.2 安装 Miniconda（如未安装）
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```bash
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# 下载并安装 Miniconda
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wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3
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# 初始化 conda
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$HOME/miniconda3/bin/conda init bash
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source ~/.bashrc
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# 验证
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conda --version
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```
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### 2.3 配置 conda 镜像（国内可选，加速 py310 创建）
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```bash
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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conda config --set show_channel_urls yes
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```
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## 3. Clone 代码
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```bash
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cd ~
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git clone <仓库地址> change_hair_3090
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cd change_hair_3090
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```
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Clone 后的目录结构（仅代码，不含模型/环境）：
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```
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change_hair_3090/
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├── hair_service_sd/ # 换发算法服务代码
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├── photo_service/ # 训练调度服务代码
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├── stable-diffusion-webui/ # SD WebUI 代码（不含 models/）
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├── kohya_ss_home/ # kohya_ss 训练代码（不含 .local/）
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├── conda_envs/
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│ └── py310.yml # py310 环境定义文件
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├── setup.sh # 部署脚本
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├── start_all_services.sh # 启动脚本
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├── stop_all_services.sh # 停止脚本
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└── README.md
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```
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## 4. 下载网盘文件
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将网盘上的 `cloud_packages/` 目录下载到项目根目录。网盘文件已分类打包为 14 个文件，便于上传和下载。
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### 4.1 网盘文件清单（已分类打包）
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| 文件 | 大小 | 说明 |
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| `my_hair.tar.gz` | 4.2G | conda 环境（换发算法服务用） |
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| `sdwebui.tar.gz` | 3.6G | conda 环境（SD WebUI 用） |
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| `kohya.tar.gz` | 84M | conda 环境（LoRA 训练用，仅含 Python+numpy） |
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| `sd_base_models.tar.gz` | 3.6G | SD 底模（v1-5-pruned-emaonly.safetensors） |
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| `lora_0-9.tar.gz` | 29G | LoRA 模型（数字开头，约 228 个） |
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| `lora_h.tar.gz` | 132M | LoRA 模型（h 开头） |
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| `lora_n.tar.gz` | 132M | LoRA 模型（n 开头） |
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| `lora_t.tar.gz` | 791M | LoRA 模型（t 开头） |
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| `weights.tar.gz` | 9.2G | 换发算法模型（matting、分割等） |
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| `kohya_local.tar.gz` | 3.4G | 训练 pip 包（torch、accelerate、diffusers 等） |
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| `kohya_code.tar.gz` | 365M | kohya_ss 训练代码 + CLIP 缓存 |
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| `data.tar.gz` | 3.4G | 业务数据（参考发型图等） |
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| `webui_controlnet.tar.gz` | 4.1G | ControlNet 扩展 |
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| `webui_repositories.tar.gz` | 221M | SD 依赖仓库（k-diffusion 等） |
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**合计约 62G**
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### 4.2 下载后解压
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```bash
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cd ~/change_hair_3090
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# 创建 cloud_packages 目录并下载网盘文件到这里
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mkdir -p cloud_packages
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# ... 将网盘上的 cloud_packages/ 目录下载到这里 ...
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# 解压所有包（按顺序执行）
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echo "=== 1. 解压 conda 环境 ==="
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tar -xzf cloud_packages/my_hair.tar.gz -C conda_envs/
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tar -xzf cloud_packages/sdwebui.tar.gz -C conda_envs/
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tar -xzf cloud_packages/kohya.tar.gz -C conda_envs/
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echo "=== 2. 解压 SD 模型 ==="
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tar -xzf cloud_packages/sd_base_models.tar.gz -C stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
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echo "=== 3. 解压 LoRA 模型 ==="
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tar -xzf cloud_packages/lora_0-9.tar.gz -C stable-diffusion-webui/models/Lora/
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tar -xzf cloud_packages/lora_h.tar.gz -C stable-diffusion-webui/models/Lora/
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tar -xzf cloud_packages/lora_n.tar.gz -C stable-diffusion-webui/models/Lora/
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tar -xzf cloud_packages/lora_t.tar.gz -C stable-diffusion-webui/models/Lora/
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echo "=== 4. 解压换发算法权重 ==="
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tar -xzf cloud_packages/weights.tar.gz -C hair_service_sd/
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echo "=== 5. 解压 kohya 训练环境 ==="
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tar -xzf cloud_packages/kohya_local.tar.gz -C kohya_ss_home/
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tar -xzf cloud_packages/kohya_code.tar.gz -C kohya_ss_home/
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echo "=== 6. 解压业务数据 ==="
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tar -xzf cloud_packages/data.tar.gz -C .
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echo "=== 7. 解压 WebUI 扩展 ==="
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||
tar -xzf cloud_packages/webui_controlnet.tar.gz -C stable-diffusion-webui/extensions/
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tar -xzf cloud_packages/webui_repositories.tar.gz -C stable-diffusion-webui/
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||
```
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### 4.3 解压后验证
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```bash
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cd ~/change_hair_3090
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# 检查关键文件是否存在
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ls -lh conda_envs/*.tar.gz
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ls -d hair_service_sd/weights/
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ls -d kohya_ss_home/.local/
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ls -lh stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
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```
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||
期望输出：
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```
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-rw------- ... 84M ... conda_envs/kohya.tar.gz
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-rw------- ... 4.2G ... conda_envs/my_hair.tar.gz
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-rw------- ... 3.6G ... conda_envs/sdwebui.tar.gz
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||
hair_service_sd/weights/
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||
kohya_ss_home/.local/
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-rw-rw-r-- ... 4.0G ... v1-5-pruned-emaonly.safetensors
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||
```
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### 4.3 关于 kohya 训练环境的架构说明
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LoRA 训练环境由两部分组成，缺一不可：
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```
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conda_envs/kohya.tar.gz (84M) kohya_ss_home/.local/ (7.6G)
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┌─────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐
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||
│ Python 3.10 解释器 │ │ torch 2.0.1+cu118 │
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||
│ numpy 1.24.4 │ +PYTHONPATH→ │ accelerate 0.23.0 │
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│ tqdm │ │ bitsandbytes 0.41.1 │
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||
│ setuptools 69.5.1 │ │ diffusers 0.21.4 │
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│ (conda-pack 打包) │ │ transformers 4.30.2 │
|
||
│ │ │ xformers 0.0.21 │
|
||
│ │ │ safetensors, pytorch_lightning │
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||
│ │ │ (从 Docker 容器复制的 pip 包) │
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└─────────────────────────┘ └──────────────────────────────────┘
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||
```
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||
`kohya.tar.gz` 仅包含 Python 解释器和 numpy（解决版本兼容性），通过 `PYTHONPATH` 环境变量指向 `.local/` 目录来加载 torch 等大包。这样避免重新下载 7.6G 的训练依赖。
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## 5. 运行部署脚本
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```bash
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cd ~/change_hair_3090
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chmod +x setup.sh start_all_services.sh stop_all_services.sh
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./setup.sh
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```
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### 5.1 setup.sh 执行的 8 个步骤
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| 步骤 | 说明 |
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|------|------|
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| 1/8 | 检查前提条件（git、conda、NVIDIA 驱动） |
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| 2/8 | 生成 `configure.ini`（自动替换 `__BASE_DIR__` 为实际路径） |
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| 3/8 | 从 conda-pack 恢复 my_hair、sdwebui、kohya 三个 conda 环境 |
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| 4/8 | 从 `py310.yml` 创建 py310 环境（需联网下载 pip 包） |
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| 5/8 | 检查模型和数据目录完整性 |
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| 6/8 | 检查训练底模 `v1-5-pruned-emaonly.safetensors` |
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| 7/8 | 创建运行时目录（logs、data/tmp 等） |
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| 8/8 | 验证 kohya 训练环境（测试 torch/accelerate 能否加载） |
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### 5.2 成功输出
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```
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=== 换发型项目部署脚本 ===
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BASE_DIR: /home/xxx/change_hair_3090
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CONDA_BASE: /home/xxx/miniconda3
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[1/8] 检查前提条件...
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✓ 前提条件满足
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[2/8] 生成 configure.ini...
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✓ configure.ini 已生成
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[3/8] 恢复 conda 环境（my_hair, sdwebui, kohya）...
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||
✓ my_hair 已恢复
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||
✓ sdwebui 已恢复
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||
✓ kohya 已恢复
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||
[4/8] 创建 py310 环境（从 yml）...
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||
✓ py310 已创建
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||
[5/8] 检查模型和数据目录...
|
||
✓ hair_service_sd/weights
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||
✓ stable-diffusion-webui/models/Lora
|
||
...（全部 ✓）
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||
[6/8] 检查训练底模 v1-5-pruned-emaonly...
|
||
✓ v1-5-pruned-emaonly.safetensors 已存在
|
||
[7/8] 创建运行时目录...
|
||
✓ 运行时目录已创建
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||
[8/8] 验证 kohya 训练环境...
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||
测试 torch/accelerate 加载...
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torch=2.0.1+cu118 cuda=True
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accelerate=0.23.0
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✓ 训练环境验证通过
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=== 部署结果 ===
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✓ 所有检查通过，部署完成！
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```
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### 5.3 如果 CONDA_BASE 不在默认路径
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```bash
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# 方法1：设置环境变量
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export CONDA_BASE=/your/conda/path
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./setup.sh
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# 方法2：脚本会自动通过 `conda info --base` 检测
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||
# 只要 conda 在 PATH 中即可自动找到
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```
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---
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## 6. 启动服务
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```bash
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||
./start_all_services.sh
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||
```
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### 6.1 启动的三个服务
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| 服务 | 端口 | conda 环境 | 功能 |
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|------|------|-----------|------|
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| hair_service_sd | 8801 | my_hair | 换发型/换发色核心算法 |
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||
| stable-diffusion-webui | 57860 | sdwebui | SD 图生图推理 |
|
||
| photo_service | 32678 | py310 | LoRA 训练调度（训练子进程使用 kohya 环境） |
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### 6.2 成功输出
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```
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=== 启动换发型服务 ===
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[1/3] 启动 hair_service_sd (端口 8801)...
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||
hair_service_sd 已启动 (PID: xxxx, 端口 8801)
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||
[2/3] 启动 stable-diffusion-webui (端口 57860)...
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||
stable-diffusion-webui 已启动 (PID: xxxx, 端口 57860)
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||
ℹ WebUI 首次启动需加载模型（约 30-60 秒），请耐心等待
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||
[3/3] 启动 photo_service (端口 32678)...
|
||
photo_service 已启动 (PID: xxxx, 端口 32678)
|
||
|
||
=== 所有服务已启动 ===
|
||
等待 WebUI 就绪（检查端口 57860）...
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||
✓ WebUI 已就绪
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```
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### 6.3 查看日志
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```bash
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||
# 换发型/换发色服务日志
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||
tail -f logs/hair_service.log
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||
# SD WebUI 日志
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tail -f logs/webui.log
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||
# 训练服务日志
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||
tail -f logs/photo_service.log
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||
```
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||
## 7. 验证功能
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||
### 7.1 验证服务状态
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```bash
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||
# 检查三个端口是否在监听
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||
curl -s http://127.0.0.1:8801/ | head -5
|
||
curl -s http://127.0.0.1:57860/sdapi/v1/options | head -5
|
||
curl -s http://127.0.0.1:32678/ | head -5
|
||
```
|
||
|
||
### 7.2 验证换发色功能
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||
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||
```bash
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||
# 准备一张人像照片（base64 编码）
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IMG_B64=$(base64 -w0 test_photo.jpg)
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||
curl -X POST http://127.0.0.1:8801/hairColor/v2 \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d "{
|
||
\"img\": \"data:image/jpeg;base64,${IMG_B64}\",
|
||
\"userId\": \"test_user\",
|
||
\"rgb\": \"120,60,30\"
|
||
}"
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||
```
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|
||
参数说明：
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||
- `img`：用户照片，支持 base64（`data:image/jpeg;base64,...`）或 URL
|
||
- `userId`：用户标识
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||
- `rgb`：目标发色 RGB 值（如 `120,60,30` 表示棕色）
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||
|
||
### 7.3 验证换发型功能
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||
|
||
```bash
|
||
curl -X POST http://127.0.0.1:8801/api/swapHair/v1 \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d "{
|
||
\"hair_id\": \"<发型ID>\",
|
||
\"task_id\": \"test_001\",
|
||
\"is_hr\": \"false\",
|
||
\"user_img_path\": \"data:image/jpeg;base64,${IMG_B64}\"
|
||
}"
|
||
```
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||
|
||
参数说明：
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||
- `hair_id`：发型 ID（对应 `data/ref_hairstyle/` 目录下的发型）
|
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- `task_id`：任务唯一标识
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||
- `is_hr`：是否高清模式（`"true"` 或 `"false"`）
|
||
- `user_img_path`：用户照片，支持 base64 或 URL
|
||
|
||
### 7.4 验证训练功能
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||
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||
训练需要准备训练素材（10+ 张同一发型的照片），组织成指定目录结构：
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||
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||
```
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||
hair_material_dir/
|
||
├── images/
|
||
│ └── 1_hairstyle/ # 数字开头的文件夹
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||
│ ├── 001.png # 训练图片（≥10张）
|
||
│ ├── 001.txt # 标签文件（自动生成）
|
||
│ ├── 002.png
|
||
│ ├── 002.txt
|
||
│ └── ...
|
||
└── model/ # 训练输出目录（需提前创建）
|
||
```
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||
|
||
发起训练请求：
|
||
|
||
```bash
|
||
curl -X POST http://127.0.0.1:32678/api/hair/train \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d "{
|
||
\"task_id\": \"train_001\",
|
||
\"hair_id\": \"test_hair\",
|
||
\"hair_material_dir\": \"/home/xxx/change_hair_3090/data/tmp/test_material\"
|
||
}"
|
||
```
|
||
|
||
训练日志查看：
|
||
```bash
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||
tail -f logs/photo_service.log
|
||
# 训练开始后会看到 cmd_train 输出
|
||
# 训练完成后会在 hair_material_dir/model/ 下生成 hairstyle_hd_lora.safetensors
|
||
```
|
||
|
||
训练参数（已在代码中固定）：
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||
- 底模：`v1-5-pruned-emaonly.safetensors`
|
||
- 训练步数：1500 步
|
||
- 分辨率：2000x2000
|
||
- LoRA dim：128，alpha：64
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||
- 优化器：AdamW8bit
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||
- 精度：fp16
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|
||
## 8. API 接口参考
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||
### 8.1 换发色 API
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||
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||
| 项目 | 值 |
|
||
|------|-----|
|
||
| URL | `POST http://<IP>:8801/hairColor/v2` |
|
||
| 参数 | `img`（base64或URL）, `userId`, `rgb`（如`"120,60,30"`） |
|
||
| 返回 | JSON，含换色后的图片 URL 或 base64 |
|
||
|
||
### 8.2 换发型 API
|
||
|
||
| 项目 | 值 |
|
||
|------|-----|
|
||
| URL | `POST http://<IP>:8801/api/swapHair/v1` |
|
||
| 参数 | `hair_id`, `task_id`, `is_hr`, `user_img_path`（base64或URL）, `output_format`（可选） |
|
||
| 返回 | JSON，含换发后的图片 URL 或 base64 |
|
||
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### 8.3 训练 API
|
||
|
||
| 项目 | 值 |
|
||
|------|-----|
|
||
| URL | `POST http://<IP>:32678/api/hair/train` |
|
||
| 参数 | `task_id`, `hair_id`, `hair_material_dir`（训练素材目录绝对路径） |
|
||
| 返回 | `{"state": 0, "msg": "头发lora训练开始", "task_id": "..."}` |
|
||
| 训练回调 | 训练完成/失败后 POST 到 `http://127.0.0.1:8801/api/hair/trainCallBack` |
|
||
|
||
### 8.4 推理 API
|
||
|
||
| 项目 | 值 |
|
||
|------|-----|
|
||
| URL | `POST http://<IP>:32678/api/hair/inference` |
|
||
| 参数 | `hair_id`, `inference_port`, `hair_material_dir`, `request_json`（SD WebUI img2img 请求体） |
|
||
|
||
---
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|
||
## 9. 停止与重启服务
|
||
|
||
### 9.1 停止所有服务
|
||
|
||
```bash
|
||
./stop_all_services.sh
|
||
```
|
||
|
||
输出：
|
||
```
|
||
=== 停止换发型服务 ===
|
||
✓ 已停止 hair_service_sd (端口 8801, PID xxxx)
|
||
✓ 已停止 webui (端口 57860, PID xxxx)
|
||
✓ 已停止 photo_service (端口 32678, PID xxxx)
|
||
```
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### 9.2 重启服务
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```bash
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./stop_all_services.sh
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./start_all_services.sh
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```
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### 9.3 手动停止单个服务
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```bash
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kill $(lsof -t -i:8801) # 停止换发服务
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||
kill $(lsof -t -i:57860) # 停止 WebUI
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||
kill $(lsof -t -i:32678) # 停止训练服务
|
||
```
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## 10. 常见问题排查
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### 10.1 setup.sh 报错 "conda 未安装"
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```bash
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# 确认 conda 已安装
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which conda
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# 如果没有，参考第2.2节安装 Miniconda
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||
```
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### 10.2 setup.sh 报错 "CONDA_BASE 不正确"
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```bash
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# 查找 conda 安装路径
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which conda
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# 或
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conda info --base
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# 设置后重新运行
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export CONDA_BASE=$(conda info --base)
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||
./setup.sh
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||
```
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### 10.3 py310 环境创建失败（网络问题）
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py310 环境需要从 PyPI 下载 pip 包（flask、gevent、opencv-python 等）。如果网络不通：
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```bash
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# 使用国内 PyPI 镜像
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||
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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# 手动创建
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conda create -n py310 python=3.10 -y
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||
conda activate py310
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||
pip install flask==3.0.3 gevent==24.2.1 opencv-python==4.10.0.84 numpy==2.0.0 scipy==1.14.0 scikit-image==0.24.0 pillow==10.4.0 requests==2.32.3
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||
```
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### 10.4 start_all_services.sh 报 "端口已被占用"
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```bash
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# 先停止已有服务
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./stop_all_services.sh
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# 确认端口已释放
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lsof -i :8801
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||
lsof -i :57860
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||
lsof -i :32678
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# 重新启动
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./start_all_services.sh
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```
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### 10.5 WebUI 启动失败
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```bash
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# 查看详细日志
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tail -100 logs/webui.log
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# 常见原因：
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# 1. 模型文件缺失 → 检查 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
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# 2. 显存不足 → 检查 nvidia-smi
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||
# 3. xformers 兼容性 → 尝试去掉 --xformers 参数
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```
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### 10.6 训练失败
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||
```bash
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# 查看训练日志
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||
tail -100 logs/photo_service.log
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# 常见原因：
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# 1. 训练素材目录结构不对 → 参考 7.4 节
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# 2. 底模缺失 → 检查 v1-5-pruned-emaonly.safetensors
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# 3. .local 包损坏 → 重新从网盘下载 kohya_ss_home/.local/
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# 4. kohya 环境问题 → 重新运行 setup.sh
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```
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### 10.7 GPU 不可用（CUDA error）
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```bash
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# 检查驱动
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nvidia-smi
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# 检查 CUDA
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nvcc --version
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# 测试 torch CUDA
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CONDA_BASE=$(conda info --base)
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PYTHONPATH=$PWD/kohya_ss_home/.local/lib/python3.10/site-packages \
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||
$CONDA_BASE/envs/kohya/bin/python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
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||
# 应输出 True
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```
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### 10.8 内存不足（OOM）
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3090 有 24GB 显存。如果同时运行三个服务出现 OOM：
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```bash
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# 先停止不需要的服务
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./stop_all_services.sh
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# 只启动需要的服务（如只换发型）
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||
$CONDA_BASE/envs/my_hair/bin/python hair_service_sd/run_copy_cost_colorb64.py &
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||
$CONDA_BASE/envs/sdwebui/bin/python stable-diffusion-webui/webui.py --api --listen --xformers --port 57860 &
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||
```
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## 11. 架构说明
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### 11.1 系统架构
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```
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用户请求
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│
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┌─────────────┼─────────────┐
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│ │ │
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▼ ▼ ▼
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┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐
|
||
│hair_service│ │photo_service│ │stable-diffusion│
|
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│ _sd │ │ │ │ -webui │
|
||
│ (8801) │ │ (32678) │ │ (57860) │
|
||
└────┬─────┘ └─────┬─────┘ └───────┬────────┘
|
||
│ │ │
|
||
│ 训练子进程 │
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│ │ │
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│ ┌────────┴────────┐ │
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│ │ kohya conda env │ │
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│ │ + .local/ 包 │ │
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│ │ accelerate │ │
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│ │ train_network │ │
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│ └─────────────────┘ │
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│ │
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▼ ▼
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weights/ models/Stable-diffusion/
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(换发模型) v1-5-pruned-emaonly.safetensors
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models/Lora/ (228个LoRA)
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```
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### 11.2 数据流
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**换发型/换发色**：
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```
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用户图片 → hair_service_sd(8801) → 调用 WebUI(57860) img2img → 返回结果
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```
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**训练 LoRA**：
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```
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训练素材 → photo_service(32678) → kohya环境+accelerate → train_network.py → 生成 LoRA
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```
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||
**训练后推理**：
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```
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||
用户图片 + LoRA → photo_service(32678) → 复制LoRA到webui/models/Lora/ → WebUI img2img → 返回
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```
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### 11.3 conda 环境说明
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| 环境 | 用途 | 包含内容 | 大小 |
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|------|------|---------|------|
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| my_hair | 换发算法服务 | torch, cv2, flask, 换发依赖 | 4.2G |
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||
| sdwebui | SD WebUI | torch, xformers, webui 依赖 | 3.6G |
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||
| py310 | 训练调度服务 | flask, gevent, cv2, numpy 2.0 | ~500M |
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||
| kohya | LoRA 训练 | Python 3.10, numpy 1.24 | 84M |
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||
| .local/ | 训练大包（非conda） | torch 2.0.1, accelerate, diffusers | 7.6G |
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||
kohya 环境通过 `PYTHONPATH` 指向 `.local/` 目录来复用训练大包，避免重复下载。
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## 附录：完整部署速查
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```bash
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# 1. 安装 conda（如未安装）
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wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3
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source ~/.bashrc
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# 2. Clone 代码
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cd ~
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git clone <仓库地址> change_hair_3090
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cd change_hair_3090
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# 3. 下载网盘文件（合并到项目根目录）
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# ... 手动下载 ...
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# 4. 部署
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chmod +x setup.sh start_all_services.sh stop_all_services.sh
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./setup.sh
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# 5. 启动
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./start_all_services.sh
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# 6. 验证
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curl http://127.0.0.1:8801/
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curl http://127.0.0.1:57860/sdapi/v1/options
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curl http://127.0.0.1:32678/
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# 7. 停止
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./stop_all_services.sh
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||
```
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