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# 换发型项目
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AI 换发型/换发色/训练发型服务，基于 Stable Diffusion + ControlNet + LoRA。
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## 项目结构
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change_hair_3090/
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├── hair_service_sd/ # 换发算法服务 (端口 8801)
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├── photo_service/ # LoRA 训练服务 (端口 32678)
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├── stable-diffusion-webui/ # SD WebUI 推理服务 (端口 57860)
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├── kohya_ss_home/ # kohya_ss 训练环境
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├── data/ # 业务数据（发型参考图、用户图片等）
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├── conda_envs/ # conda 环境打包文件
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├── setup.sh # 一键部署脚本
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├── start_all_services.sh # 启动所有服务
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└── README.md
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```
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## 前提条件
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- Ubuntu 22.04
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- NVIDIA 3090 GPU + 驱动
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- conda (Miniconda/Anaconda)
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- git
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## 部署步骤
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### 1. Clone 代码
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```bash
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git clone <repo_url> ~/change_hair_3090
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cd ~/change_hair_3090
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```
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### 2. 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（合计约 62G）：
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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） |
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| sd_base_models.tar.gz | 3.6G | SD 底模 |
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| lora_0-9.tar.gz | 29G | LoRA 模型（约 228 个） |
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| lora_h.tar.gz | 132M | LoRA 模型 |
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| lora_n.tar.gz | 132M | LoRA 模型 |
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| lora_t.tar.gz | 791M | LoRA 模型 |
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| weights.tar.gz | 9.2G | 换发算法模型 |
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| kohya_local.tar.gz | 3.4G | 训练 pip 包（torch、accelerate 等） |
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| kohya_code.tar.gz | 365M | kohya_ss 训练代码 |
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| data.tar.gz | 3.4G | 业务数据 |
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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 |
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下载后执行解压脚本：
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```bash
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# 将 cloud_packages/ 目录放到项目根目录后
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./setup.sh
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```
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### 3. 运行部署脚本
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```bash
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chmod +x setup.sh start_all_services.sh
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./setup.sh
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```
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setup.sh 会：
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1. 生成 configure.ini（自动替换路径）
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2. 恢复 conda 环境（my_hair, sdwebui, kohya 从 conda-pack 恢复；py310 从 yml 创建）
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3. 检查模型和数据目录完整性
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4. 创建运行时目录
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### 4. 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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## 服务说明
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| 服务 | 端口 | conda 环境 | 说明 |
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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 |
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| photo_service | 32678 | py310 | LoRA 训练调度（训练子进程使用 kohya 环境 + .local 包） |
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## 查看日志
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```bash
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tail -f logs/hair_service.log
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tail -f logs/webui.log
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tail -f logs/photo_service.log
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```
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## 停止服务
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```bash
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# 按端口查找并停止
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kill $(lsof -t -i:8801)
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kill $(lsof -t -i:57860)
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kill $(lsof -t -i:32678)
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```
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## 常见问题
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### conda 环境恢复失败
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确保 `CONDA_BASE` 环境变量指向你的 conda 安装路径（默认 `/home/szlc/miniconda3`）：
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```bash
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export CONDA_BASE=/your/conda/path
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./setup.sh
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```
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### GPU 不可用
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检查 NVIDIA 驱动和 CUDA：
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```bash
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nvidia-smi
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```
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### WebUI 启动慢
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首次启动需要加载模型（约 30-60 秒），请耐心等待。查看 `logs/webui.log` 确认状态。
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### 路径问题
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所有路径通过 `BASE_DIR` 自动推导，`configure.ini` 由 `setup.sh` 自动生成。如需手动修改配置，编辑 `hair_service_sd/config/configure.ini.template` 后重新运行 `setup.sh`。
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