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colomi 40a512a6c4 移除 majicmixRealistic_v7 依赖，改用 v1-5-pruned-emaonly

- lora_train_service_1.py: 训练底模改为 v1-5-pruned-emaonly.safetensors
- gen_super_image.py: 注释掉 refiner_checkpoint（majicmix 不存在会导致推理报错）
- setup.sh: 检查项改为 v1-5-pruned-emaonly.safetensors
- README.md: 移除 majicmixRealistic_v7 下载步骤

2026-07-11 18:26:51 +08:00

3.1 KiB

Raw Blame History

换发型项目

AI 换发型/换发色/训练发型服务，基于 Stable Diffusion + ControlNet + LoRA。

项目结构

change_hair_3090/
├── hair_service_sd/          # 换发算法服务 (端口 8801)
├── photo_service/            # LoRA 训练服务 (端口 32678)
├── stable-diffusion-webui/   # SD WebUI 推理服务 (端口 57860)
├── kohya_ss_home/            # kohya_ss 训练环境
├── data/                     # 业务数据（发型参考图、用户图片等）
├── conda_envs/               # conda 环境打包文件
├── setup.sh                  # 一键部署脚本
├── start_all_services.sh     # 启动所有服务
└── README.md

前提条件

Ubuntu 22.04
NVIDIA 3090 GPU + 驱动
conda (Miniconda/Anaconda)
git

部署步骤

1. Clone 代码

git clone <repo_url> ~/change_hair_3090
cd ~/change_hair_3090

2. 下载网盘文件

将网盘上的以下目录/文件下载到项目根目录（与代码合并）：

路径	大小	说明
hair_service_sd/weights/	10G	换发算法模型
stable-diffusion-webui/models/	41G	SD模型 + LoRA + 辅助模型
stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/	4.4G	ControlNet 扩展
stable-diffusion-webui/repositories/	225M	SD 依赖仓库
kohya_ss_home/.local/	7.6G	训练 pip 包
kohya_ss_home/.cache/	3.3M	CLIP 缓存
kohya_ss_home/kohya_ss/	439M	训练代码
data/	4.9G	业务数据
conda_envs/my_hair.tar.gz	~5G	conda 环境
conda_envs/sdwebui.tar.gz	~4G	conda 环境

3. 运行部署脚本

chmod +x setup.sh start_all_services.sh
./setup.sh

setup.sh 会：

生成 configure.ini（自动替换路径）
恢复 conda 环境（my_hair, sdwebui, py310）
检查模型和数据目录完整性
创建运行时目录

4. 启动服务

./start_all_services.sh

服务说明

服务	端口	conda 环境	说明
hair_service_sd	8801	my_hair	换发型/换发色核心算法
stable-diffusion-webui	57860	sdwebui	SD 图生图推理
photo_service	32678	py310	LoRA 训练调度

查看日志

tail -f logs/hair_service.log
tail -f logs/webui.log
tail -f logs/photo_service.log

停止服务

# 按端口查找并停止
kill $(lsof -t -i:8801)
kill $(lsof -t -i:57860)
kill $(lsof -t -i:32678)

常见问题

conda 环境恢复失败

确保 CONDA_BASE 环境变量指向你的 conda 安装路径（默认 /home/szlc/miniconda3）：

export CONDA_BASE=/your/conda/path
./setup.sh

GPU 不可用

检查 NVIDIA 驱动和 CUDA：

nvidia-smi

WebUI 启动慢

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。

路径问题

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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