AI开发平台MODELARTS-Wav2Lip训练基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）:Step4 安装依赖和软件包

时间：2025-02-25 19:55:15

AI开发平台MODELARTS

Step4 安装依赖和软件包

从github拉取Wav2Lip代码。
```
cd /home/ma-user
git clone https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip.git
cd /home/ma-user/Wav2Lip
git reset --hard f361e9527b917a435928a10
```
如果出现报错SSL certificate problem: self signed certificate in certificate chain

图1 报错SSL certificate problem

可采取忽略SSL证书验证：使用以下命令来克隆仓库，它将忽略SSL证书验证。
```
git clone -c http.sslVerify=false https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip.git
```

安装Wav2Lip Ascend软件包。

将获取到的Wav2Lip Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径：Support网站。

解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件，解压后将里面指定文件与对应Wave2Lip文件进行替换。

cd  /home/ma-user
unzip AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud
cp AscendCloud/multimodal_algorithm/Wav2Lip/train/f361e9527b917a435928a10/* /home/ma-user/Wav2Lip/
rm -rf AscendCloud*

AscendCloud-AIGC-*.zip后面的*表示时间戳，请按照实际替换。

要替换的文件目录结构如下所示：

|---Wav2Lip_code/
       --- requirements.txt           #建议的依赖包版本

注：需要对以下文件进行修改
 --- color_syncnet_train.py     #训练expert discriminator唇形同步鉴别器
 --- wav2lip_train.py           #训练 Wav2Lip 模型
 --- preprocess.py              #对初始视频数据进行推理
       在以上三个文件内import末尾增加import如下：
          import torch_npu
          from torch_npu.contrib import transfer_to_npu