结果自动保存在哪?UNet输出目录路径详解

结果自动保存在哪?UNet输出目录路径详解

1. 引言:你是不是也遇到过这个问题?

用完人脸融合工具,点了“开始融合”,结果图确实出来了,显示也正常——但当你想回头找这张图的时候,却发现不知道它存到哪儿了。

这种情况太常见了。尤其对于刚上手的新用户来说,WebUI界面虽然直观,但背后文件的存储逻辑并不透明。很多人会下意识地以为:“既然没让我选保存位置,那应该在桌面或者下载文件夹吧?”结果翻遍电脑也没找到。

其实,所有通过这个 UNet 人脸融合镜像生成的结果图片,都会被自动保存在一个固定的本地目录中。本文就来彻底讲清楚:

  • 融合后的图片到底存在哪?
  • 文件命名规则是什么?
  • 如何快速定位和批量管理这些输出?
  • 怎么修改默认保存路径(适用于二次开发)?

无论你是普通用户想找回照片,还是开发者打算做自动化处理,这篇文章都能给你答案。


2. 默认输出路径揭秘

2.1 核心结论先说清楚

所有融合完成的图片,默认保存在/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/目录下

这是由该镜像的底层代码逻辑决定的。只要你没有手动更改过项目结构或运行脚本,每次点击“开始融合”后,系统都会将生成的图像以时间戳命名的方式存入这个文件夹。

我们来拆解一下这个路径:

/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/
路径段含义
/rootLinux 系统中的管理员主目录,Docker 容器内常用作工作区
/cv_unet-image-face-fusion_damo项目根目录,包含模型、代码、依赖等
/outputs专门用于存放推理结果的子目录

也就是说,每一张你看到的融合成功图片,在后台都对应着outputs/下的一个.png.jpg文件


2.2 实际验证方法

你可以通过以下步骤确认这一点:

方法一:使用终端查看文件列表

进入容器终端,执行命令:

ls -l /root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/

你会看到类似这样的输出:

-rw-r--r-- 1 root root 234567 Jan 5 10:30 output_20260105_103012.png -rw-r--r-- 1 root root 241234 Jan 5 11:15 output_20260105_111503.png

每一个文件就是一个融合结果,名称格式为output_年月日_时分秒.png

方法二:直接访问宿主机文件系统(如支持)

如果你是在云服务器或本地 Docker 部署,并且挂载了卷,可以直接在宿主机上打开对应路径查看:

# 假设你已将容器内的 /root 映射到本地 /data/unet_facefusion ls /data/unet_facefusion/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/

你会发现这些图片可以直接用看图软件打开。


3. 输出文件的命名与格式规则

3.1 文件命名机制

当前版本采用的是时间戳自动命名策略,格式如下:

output_YYYYMMDD_HHMMSS.png

例如:

  • output_20260105_103012.png→ 表示 2026 年 1 月 5 日 10:30:12 生成
  • output_20260105_111503.png→ 表示同一天 11:15:03 生成

这种设计的好处是:

  • 避免重名覆盖
  • 按时间顺序排列,便于追溯
  • 不依赖用户输入,全自动处理

缺点也很明显:

  • 名称无语义,无法从文件名判断内容
  • 批量查找特定任务的结果较困难

3.2 图像格式说明

目前默认输出格式为PNG,原因有三:

  1. 无损压缩:保留高质量细节,适合后续编辑
  2. 支持透明通道:虽然人脸融合不涉及透明背景,但为未来扩展留余地
  3. 兼容性强:几乎所有平台都能打开

如果你想转成 JPG 格式(比如为了减小体积),可以后期手动转换,或者在二次开发时调整代码逻辑。


4. 如何访问和下载这些结果?

4.1 用户最常用的三种方式

方式一:右键另存为(推荐给新手)

在 WebUI 界面右侧看到融合结果后:

  1. 右键点击图片
  2. 选择「图片另存为…」
  3. 选择本地电脑的保存位置

优点:简单直接,无需懂技术
❌ 缺点:不能批量操作,容易遗漏

方式二:进入 outputs 文件夹批量导出

适用于需要收集全部历史记录的情况:

# 查看所有输出文件 find /root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs -name "*.png" -o -name "*.jpg" # 复制所有结果到可共享目录(假设已挂载) cp /root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/* /shared/results/

然后你可以通过 FTP、SFTP 或网页文件管理器下载整个文件夹。

方式三:添加时间标签或备注命名(需定制)

如果你希望文件名更有意义,比如张三融合李四_艺术风格.png,就需要对前端或后端进行二次开发,允许用户输入描述信息并写入文件名。

这在企业级应用中非常实用,下文会讲如何实现。


5. 修改输出路径的两种方法

有些用户可能不希望结果存在默认目录,而是想指定到其他位置,比如:

  • 存到 NAS 网络存储
  • 接入自动化流水线
  • 分类保存不同项目的融合结果

以下是两种可行方案。


5.1 方法一:修改 Python 后端代码(适合开发者)

核心文件位于:

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

搜索关键词"outputs""save_path",你会找到类似这段代码:

output_dir = os.path.join(os.getcwd(), "outputs") os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 生成带时间戳的文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"output_{timestamp}.png" output_path = os.path.join(output_dir, filename) # 保存图像 cv2.imwrite(output_path, result_image)

要修改保存路径,只需更改output_dir的值即可:

# 示例:改为自定义路径 output_dir = "/mnt/external_storage/face_fusion_results" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

注意事项:

  • 确保目标路径存在且有写权限
  • 如果使用 Docker,需确保该路径已被正确挂载
  • 修改后需重启服务才能生效

5.2 方法二:通过环境变量配置(更灵活)

为了不硬编码路径,建议升级为环境变量控制方式。

步骤 1:设置环境变量

在启动脚本/root/run.sh中加入:

export FACE_FUSION_OUTPUT_DIR="/custom/output/path"
步骤 2:在代码中读取环境变量

修改保存逻辑:

import os # 优先使用环境变量指定的路径,否则回退到默认 output_dir = os.getenv("FACE_FUSION_OUTPUT_DIR", os.path.join(os.getcwd(), "outputs")) os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

这样做的好处是:

  • 无需改代码就能切换路径
  • 支持多环境部署(测试/生产)
  • 更符合工程化规范

6. 进阶技巧:自动归档与分类保存

如果你经常做大量人脸融合任务,建议建立一套自动分类机制。

6.1 按日期创建子目录

改进保存逻辑,让每天的结果分开存放:

from datetime import datetime import os today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") base_output_dir = os.getenv("FACE_FUSION_OUTPUT_DIR", "/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs") output_dir = os.path.join(base_output_dir, today) # 如 outputs/2026-01-05 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

效果:

outputs/ ├── 2026-01-05/ │ ├── output_20260105_103012.png │ └── output_20260105_111503.png └── 2026-01-06/ └── output_20260106_092045.png

方便按天整理,避免单个文件夹过于臃肿。


6.2 按任务类型分类(适合团队协作)

还可以结合参数信息生成更具描述性的路径:

# 假设你知道融合比例和模式 blend_ratio = 0.7 mode = "blend" category = f"ratio_{int(blend_ratio*10)}_{mode}" # 如 ratio_7_blend output_dir = os.path.join(base_output_dir, "by_mode", category)

结构示例:

outputs/by_mode/ ├── ratio_3_normal/ ├── ratio_5_blend/ └── ratio_7_overlay/

特别适合做 A/B 测试或多组实验对比。


7. 常见问题解答

7.1 Q:为什么我找不到 outputs 文件夹?

A:请检查以下几点:

  • 是否进入了正确的项目目录?完整路径应为/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs
  • 是否从未成功运行过融合?只有融合成功才会创建文件和目录
  • 是否使用了不同的镜像或分支?某些变体可能改了路径

可以用这条命令全局查找:

find /root -type d -name "outputs" 2>/dev/null

7.2 Q:融合结果只显示不保存怎么办?

A:可能是权限问题或磁盘满导致写入失败。检查:

  • 当前用户是否有写权限:ls -ld /root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs
  • 磁盘空间是否充足:df -h
  • 日志中是否有错误信息:查看 WebUI 控制台或docker logs <container_id>

7.3 Q:能改成自动下载到本地浏览器吗?

A:不能完全自动,但可以通过响应头触发下载提示。需要修改后端返回逻辑,添加 HTTP 下载头:

from flask import send_file @app.route('/download/<filename>') def download_file(filename): return send_file( os.path.join(output_dir, filename), as_attachment=True, mimetype='image/png' )

然后在前端加一个“下载”按钮链接到/download/output_20260105_103012.png即可。


8. 总结:掌握输出路径,才算真正掌控流程

1. 核心要点回顾

  • 所有人脸融合结果默认保存在/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/目录
  • 文件名为output_YYYYMMDD_HHMMSS.png,按时间戳自动生成
  • 可通过右键另存为获取图片,也可直接访问服务器文件系统批量导出
  • 开发者可通过修改代码或设置环境变量来自定义输出路径
  • 进阶用户可实现按日期、任务类型自动分类归档

2. 给不同用户的建议

  • 普通用户:记住outputs是你的“相册文件夹”,定期备份重要结果
  • 运维人员:建议挂载外部存储,并设置定时清理策略防止磁盘爆满
  • 二次开发者:推荐引入环境变量控制路径,提升部署灵活性

掌握了输出路径的管理方式,你就不再只是“点按钮”的使用者,而是真正能驾驭这套系统的掌控者。


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