facefusionをpaperspaceのGradientで実行するときの注意点

facefusionをM2Macローカルで動かしてみたが、NvidiaのGPUだとどれくらい早くなるのか気になってpaperspaceのGrowthプランを契約しちゃいました。

ここでは、色々とハマったポイントと注意点を書いておきます。

SSHトンネリングは禁止

最初Ngrokを使ったらアカウントが凍結されました。
メールしたらすぐに解除してくれたけど、メールでSSHトンネリングは禁止だと言われました。

そして、最初はLocaltunnelを使っていたのですが、何故かうまく動かなくなったので、Gradioのlive機能を使うことでこれを回避しました。

解決策

facefusionをインストールした後、以下のファイルのrun関数を修正します。

facefusion/facefusion/uis/layouts/default.py

修正前

def run(ui : gradio.Blocks) -> None:
	concurrency_count = min(8, multiprocessing.cpu_count())
	ui.queue(concurrency_count = concurrency_count).launch(show_api = False, quiet = True, inbrowser = facefusion.globals.open_browser)

修正後

def run(ui: gradio.Blocks) -> None:
    concurrency_count = min(8, multiprocessing.cpu_count())
    ui.queue(concurrency_count=concurrency_count).launch(
        show_api=False, 
        quiet=True, 
        inbrowser=facefusion.globals.open_browser, 
        share=True  # ここに `share=True` を追加します
    )

これで、垢バンされずにWebUIが使えるようになりました。
paperspaceのWebUIだと死ぬほどアップロード遅いのどうにかしてほしいんだがなぁ。
ローカルマシンからのUPは遅くてwgetとか使えば早いらしいが、結構めんどくさい。

このサイトでおすすめされてるラットホール方式やるかなぁ。
https://gist.github.com/Cyberes/f050b03e59ccdf232527751f17f7ae4e

とりあえず、今はjupyter notebookのアップローダーでinput imageとtarget videoを上げておいて、リネームしてfacefusion.iniにパスを書く方法で対応中。