news 2026/1/25 3:32:46

unet image Face Fusion能否部署云服务器？公网访问配置教程

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张小明

前端开发工程师

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unet image Face Fusion能否部署云服务器？公网访问配置教程

unet image Face Fusion能否部署云服务器？公网访问配置教程

1. 部署可行性分析：本地与云端的差异

unet image Face Fusion 是基于阿里达摩院 ModelScope 模型开发的人脸融合 WebUI 工具，原生设计运行在本地环境（如http://localhost:7860）。但随着远程协作、团队共享和线上服务需求的增长，越来越多用户希望将其部署到云服务器上，并通过公网访问。

那么问题来了：这个项目能不能上云？答案是——完全可以。

不过需要注意的是，从本地运行迁移到云端部署，不仅仅是换个运行环境那么简单。你需要解决几个关键问题：

  • 端口暴露：默认的 7860 端口需要对外网开放
  • 安全策略：防火墙、安全组规则必须正确配置
  • 启动方式：不能依赖本地终端手动执行脚本
  • 稳定性保障：防止进程意外退出导致服务中断

只要处理好这些环节，你就可以实现“ anywhere, anytime ”地使用 Face Fusion 人脸融合功能。

2. 云服务器部署准备

2.1 环境要求

项目推荐配置
操作系统Ubuntu 20.04 / 22.04 LTS
CPU至少 2 核
内存建议 8GB 以上（图像处理较吃资源）
显卡支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（非必需，但大幅提升速度）
存储空间≥50GB（含模型缓存）

如果没有 GPU，也可以纯 CPU 运行，只是处理时间会延长至 10~30 秒每张图。

2.2 安装依赖项

登录你的云服务器后，先安装基础依赖：

sudo apt update sudo apt install -y python3 python3-pip git nginx

确保 Python 版本为 3.8 或以上：

python3 --version

然后升级 pip 并安装 Gradio（WebUI 所需框架）：

pip3 install --upgrade pip pip3 install gradio torch torchvision

如果你打算使用 GPU 加速，请根据显卡型号安装对应的 CUDA 和 PyTorch 版本。

3. 项目上传与目录结构配置

3.1 上传项目文件

由于该项目未公开开源仓库，假设你已通过合法途径获取代码包，可通过以下方式上传到云服务器：

方法一：SCP 上传（推荐）

在本地终端执行：

scp -r ./cv_unet-image-face-fusion_damo root@your_server_ip:/root/
方法二：压缩打包后上传

将整个项目打成 tar 包：

tar -czf face_fusion.tar.gz cv_unet-image-face-fusion_damo/

上传后再解压：

tar -xzf face_fusion.tar.gz -C /root/

最终目录结构应如下：

/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/ ├── app.py # 主程序入口 ├── run.sh # 启动脚本 ├── models/ # 模型文件 ├── outputs/ # 输出结果保存路径 └── requirements.txt # 依赖列表（如有）

4. 修改启动脚本以支持公网访问

原始启动命令为：

/bin/bash /root/run.sh

查看/root/run.sh内容，通常类似：

cd /root/cv_unet-image-face-fusion_damo python3 app.py

我们需要修改app.py中的启动参数，使其监听所有 IP 地址并指定端口。

4.1 编辑 app.py 文件

找到 Gradio 的launch()调用部分，一般形如：

demo.launch()

修改为：

demo.launch( server_name="0.0.0.0", # 允许外部访问 server_port=7860, # 指定端口 share=False, # 不生成公共隧道链接 ssl_verify=False # 可选：关闭证书验证 )

⚠️ 注意：server_name="0.0.0.0"是允许公网访问的关键！否则只能本地连接。

5. 配置防火墙与安全组

即使服务已监听 0.0.0.0，如果云平台的安全策略未放行端口，外网仍无法访问。

5.1 开放 7860 端口

对于阿里云、腾讯云等平台：

进入控制台 → 找到实例 → 安全组 → 添加入方向规则：

  • 协议类型：TCP
  • 端口范围：7860
  • 源地址：0.0.0.0/0（或限制为你自己的 IP）
使用 ufw（Ubuntu 自带防火墙）
sudo ufw allow 7860/tcp sudo ufw reload

验证是否生效：

sudo ufw status

你应该能看到：

7860/tcp ALLOW Anywhere

6. 设置后台常驻运行（守护进程）

直接运行python3 app.py会在关闭 SSH 后终止进程。我们需要让它后台持续运行。

6.1 使用 nohup 启动

nohup python3 /root/cv_unet-image-face-fusion_damo/app.py > /root/face_fusion.log 2>&1 &

查看日志：

tail -f /root/face_fusion.log

6.2 更优方案：使用 systemd 服务管理（推荐）

创建服务文件：

sudo nano /etc/systemd/system/face-fusion.service

写入以下内容：

[Unit] Description=UNet Image Face Fusion Service After=network.target [Service] Type=simple User=root WorkingDirectory=/root/cv_unet-image-face-fusion_damo ExecStart=/usr/bin/python3 app.py Restart=always StandardOutput=append:/var/log/face-fusion.log StandardError=append:/var/log/face-fusion.log [Install] WantedBy=multi-user.target

启用并启动服务：

sudo systemctl daemon-reexec sudo systemctl enable face-fusion sudo systemctl start face-fusion

查看状态：

sudo systemctl status face-fusion

现在即使重启服务器，服务也会自动启动。

7. 绑定域名与 HTTPS（可选进阶）

虽然可以直接用http://公网IP:7860访问，但带端口号不美观，也不利于分享。我们可以用 Nginx 做反向代理，实现：

  • 使用标准 80/443 端口
  • 绑定自定义域名
  • 启用 HTTPS 加密

7.1 安装并配置 Nginx

sudo apt install -y nginx

编辑站点配置：

sudo nano /etc/nginx/sites-available/facefusion

内容如下：

server { listen 80; server_name fusion.yourdomain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:7860; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; } }

启用站点：

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/facefusion /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx

7.2 申请免费 SSL 证书（Let's Encrypt）

sudo apt install -y certbot python3-certbot-nginx sudo certbot --nginx -d fusion.yourdomain.com

完成后访问https://fusion.yourdomain.com即可安全使用！

8. 实际访问测试与常见问题排查

8.1 测试公网访问

打开浏览器，输入：

http://<你的公网IP>:7860

或（若配置了域名）：

https://fusion.yourdomain.com

你应该看到熟悉的界面：

人脸融合 Web 界面- 基于阿里达摩院 ModelScope 模型
开发者: 科哥 | 微信：312088415
访问地址: http://localhost:7860

说明部署成功！

8.2 常见问题及解决方案

问题现象可能原因解决方法
无法访问页面端口未开放检查安全组和防火墙设置
页面加载卡顿内存不足或无 GPU升级配置或优化图片大小
提示“连接被拒绝”服务未启动查看systemctl status face-fusion
图片上传失败权限不足确保outputs/目录可写
融合过程崩溃模型加载失败检查models/是否完整
Nginx 报错 502后端未响应检查 Python 服务是否正常运行

9. 性能优化建议

为了让多人同时使用时体验更流畅，可以考虑以下优化措施：

9.1 使用高性能实例

选择带有 T4 或 A10 GPU 的云主机，显著提升推理速度。

9.2 启用缓存机制

对常用源图像进行特征提取缓存，避免重复计算。

9.3 限制并发请求

在app.py中加入队列控制，防止单次过多请求拖垮系统。

9.4 日志监控与告警

定期检查日志文件，结合 Prometheus + Grafana 实现可视化监控。

10. 安全与合规提醒

尽管技术上可行，但在公网部署人脸融合类应用时，请务必注意：

  • 隐私保护：禁止上传他人敏感人脸信息用于非法用途
  • 数据留存：建议定期清理outputs/目录中的临时文件
  • 访问控制：可通过 Nginx 添加密码认证（HTTP Basic Auth）
  • 版权尊重：保留“科哥”原始版权声明，遵守二次开发协议

示例：添加密码保护

sudo htpasswd -c /etc/nginx/.htpasswd username

Nginx 配置中加入：

auth_basic "Restricted Access"; auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd;

11. 总结

unet image Face Fusion 完全可以在云服务器上部署并实现公网访问。只需完成以下几个核心步骤：

  1. 准备好云环境（操作系统、Python、依赖）
  2. 上传项目并修改启动参数（server_name="0.0.0.0"）
  3. 开放 7860 端口（安全组 + 防火墙）
  4. 设置后台守护进程（推荐使用 systemd）
  5. 可选：绑定域名 + HTTPS

一旦部署完成，你就可以随时随地通过浏览器访问这个人脸融合工具，无论是用于创意设计、照片修复还是趣味娱乐，都非常方便。

更重要的是，这套部署思路不仅适用于 Face Fusion，也适用于其他基于 Gradio、Streamlit 等框架开发的 AI 应用，具有很强的通用性。

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