Face Fusion 3.0 开源大模型本地部署文档

#前言：
本文是我一周以来自学部署Face Fusion 3.0的操作记录，对于部署其他开源大模型（例如Stable Diffusion）也有一定的参考意义。
反复试错排查折腾了一周，终于将项目成功跑起来了。因为部署步骤过于复杂，不确定自己将来还能正确复现，特记录在此备忘，也给后来人做个参考。
在此，向各位无私分享知识的大佬致谢！

#参考文献：

1.FaceFusion
https://github.com/facefusion/facefusion

2.与AI同行1996——AI项目本地部署&运行基本环境安装，全网最详细教程！

3.刘悦的技术博客——Win11本地部署FaceFusion3最强AI换脸,集成Tensorrt10.4推理加速,让甜品显卡也能发挥生产力

4.hejp_123——Anaconda-- conda 创建、激活、退出、删除虚拟环境

5.平安——windows 验证CUDA和CUDNN是否安装成功

6.～残月青衣踏尘吟——Windows10下多版本CUDA的安装与切换 超详细教程

7.花花少年——windows下CUDA的卸载以及安装

8.shaojie_wang——powershell 启动时报错 profile.ps1 cannot be loaded because running scri

#一、基础环境搭建及验证方法

##部署软硬件环境
内存32GB，显卡NVIDIA 4060Ti 16GB（8GB应该够用），Windows 11 Pro，DirectX 12、Visual Studio 2022、CUDA12.6，cuDNN9.4，TensorRT 10.4，Python3.11.9。

##特别注意事项
使用纯英文路径部署项目，最好切换为纯英文系统环境。
每次系统环境变量发生变化后，需要关闭并重新打开命令行/终端窗口，否则不生效。

##1.安装NVIDIA显卡最新硬件驱动并重启计算机（略）

##2.安装&配置CUDA+cuDNN(需要配置系统环境变量，如已安装可跳过)：

###（1）CUDA官方下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
安装文件直达链接：
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.1/local_installers/cuda_12.6.1_560.94_windows.exe

检查显卡硬件驱动支持的最大CUDA版本命令行命令（本项目需要12.4以上版本的CUDA，以最新版12.6为例）

nvidia-smi

右上角第一行应显示：

CUDA Version: 12.6

设置系统环境变量名、变量值如下：

CUDA_PATH：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6

CUDA_PATH_V12_6：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6

Path：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\libnvvp

如果安装成功，输入以下CMD命令，能返回版本号

nvcc -V

倒数第二行应显示：

Cuda compilation tools, release 12.6

###（2）特殊情况处理
NVIDIA个别版本CUDA安装包不带CUDA Samples，如项目运行中报错提示缺少CUDA Samples，需要到以下地址自行下载安装（以最新版CUDA Samples v12.5为例）：
https://www.github.com/nvidia/cuda-samples
安装文件直达链接：
https://github.com/NVIDIA/cuda-samples/archive/refs/tags/v12.5.zip
解压后将 samples 文件夹复制到 CUDA 安装目录下，例如：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\

设置系统环境变量名、变