unet image Face Fusion项目路径在哪？/root/cv_unet...定位指南
1. 项目背景与核心功能
你是不是也遇到过这种情况：在服务器上部署完一个AI人脸融合项目，想做二次开发，却怎么都找不到源码放在哪？尤其是看到启动脚本里写着/bin/bash /root/run.sh，但进到/root/目录下却不知道下一步该进哪个文件夹？
别急，这篇文章就是为你写的。我们今天要讲的这个项目——unet image Face Fusion人脸融合人脸合成系统，是由开发者“科哥”基于阿里达摩院 ModelScope 模型进行二次封装和WebUI构建的本地化人脸融合工具。它不仅支持高精度人脸特征提取与融合，还提供了直观的网页操作界面，适合快速测试、演示甚至轻量级商用。
而最关键的问题来了：它的项目根目录到底在哪？代码放哪里？怎么修改？
答案是：
项目主路径位于/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/
这也是你在文档末尾看到的技术支持信息中明确标注的地址。
2. 项目结构深度解析
2.1 核心路径说明
当你登录到服务器或容器环境后，可以通过以下命令查看项目结构：
ls -l /root/你应该能看到类似如下的输出：
drwxr-xr-x 1 root root 4096 Jan 5 10:30 cv_unet-image-face-fusion_damo -rwxr-xr-x 1 root root 256 Jan 5 10:28 run.sh其中：
cv_unet-image-face-fusion_damo是整个项目的主目录run.sh是启动脚本，用于拉起 WebUI 服务（监听 7860 端口）
进入该项目目录：
cd /root/cv_unet-image-face-fusion_damo ls -l典型的子目录结构可能如下：
| 目录/文件 | 作用 |
|---|---|
app.py或webui.py | 主程序入口，Flask 或 Gradio 构建的 Web 服务 |
models/ | 存放预训练模型权重文件（如 .pth, .onnx） |
inference.py | 融合推理逻辑核心模块 |
utils/ | 工具函数集合（图像处理、人脸对齐等） |
outputs/ | 融合结果自动保存路径 |
requirements.txt | Python 依赖列表 |
提示：如果你想做二次开发，比如更换融合算法、添加新功能、优化UI样式，主要修改的就是
app.py和inference.py这两个文件。
2.2 启动流程拆解
我们来看一下/root/run.sh的内容（可通过cat /root/run.sh查看）：
#!/bin/bash cd /root/cv_unet-image-face-fusion_damo python app.py --port 7860 --host 0.0.0.0这段脚本做了三件事：
- 切换到项目根目录
- 执行主应用文件
app.py - 绑定端口为 7860 并允许外部访问
所以你可以确认：所有业务逻辑都从这个目录开始运行。
3. 如何定位关键文件并进行二次开发
3.1 修改融合参数默认值
假设你想把默认的“融合比例”从 0.5 改成 0.7，以实现更强的人脸替换效果。
打开主程序文件：
nano /root/cv_unet-image-face-fusion_damo/app.py搜索关键词"sliders"或"interpolation_ratio"，你会找到类似代码段：
interpolation_ratio = gr.Slider( minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.5, # ← 就是这里！改成 0.7 step=0.05, label="融合比例" )将value=0.5改为value=0.7，保存退出，重启服务即可生效。
3.2 更换模型或添加新模型
项目使用的模型通常存放在：
/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/models/常见模型文件包括：
facefusion.pth：UNet 结构的融合网络权重dlib_shape_predictor.dat：人脸关键点检测模型retinaface.onnx：人脸检测模型
如果你有自己训练的.pth模型，只需替换对应文件，并确保inference.py中加载路径正确即可。
例如，在inference.py中查找：
model_path = "models/facefusion.pth"可将其改为自定义路径或通过配置读取。
3.3 自定义输出分辨率选项
当前支持原始、512x512、1024x1024、2048x2048 四种分辨率。如果你想增加一个1920x1080的常用视频尺寸选项。
编辑app.py，找到output_resolution下拉框定义处：
gr.Dropdown( choices=["原始", "512x512", "1024x1024", "2048x2048"], value="原始", label="输出分辨率" )修改为：
gr.Dropdown( choices=["原始", "512x512", "1024x1024", "1920x1080", "2048x2048"], value="原始", label="输出分辨率" )然后在后端处理逻辑中加入对该尺寸的支持判断即可完成扩展。
4. 文件路径与使用场景对照表
为了方便你快速查阅和开发，以下是常用路径及其用途总结：
| 路径 | 类型 | 用途 | 是否建议修改 |
|---|---|---|---|
/root/run.sh | 脚本 | 启动服务 | 可改（如端口、日志路径） |
/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/ | 主目录 | 所有代码集中地 | 必须进入此目录开发 |
/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/app.py | Python脚本 | WebUI界面控制 | 推荐修改UI参数 |
/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/inference.py | Python脚本 | 融合核心逻辑 | 高级开发必改 |
/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/models/ | 目录 | 存放模型文件 | 可替换/新增模型 |
/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/ | 目录 | 输出图片存储位置 | 可定期清理或备份 |
/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/utils/ | 目录 | 图像处理辅助函数 | 可添加新滤镜功能 |
5. 常见问题排查与路径相关技巧
5.1 找不到项目目录怎么办？
执行以下命令逐层排查：
find /root -type d -name "*face*fus*"这条命令会在/root下搜索包含 “face” 和 “fus” 的目录名，基本能精准定位到项目路径。
如果返回空结果，说明项目可能被重命名或未正确解压，请检查原始压缩包是否完整。
5.2 修改代码后没生效？
请务必确认两点：
- 是否保存了文件（
nano编辑器需按 Ctrl+O 写入） - 是否重启了服务（重新运行
/root/run.sh）
Gradio/Flask 应用不会热更新代码，必须重启才能加载新逻辑。
5.3 输出图片去哪了？
融合成功后的图片默认保存在：
/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/你可以通过以下命令查看最新生成的图片：
ls -lt /root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/ | head -5也可以设置定时任务自动同步到其他服务器或云存储。
6. 安全与版权提醒
根据原作者“科哥”声明：
“承诺永远开源使用，但是需要保留本人版权信息！”
这意味着你可以自由使用、修改、部署该项目，但不得删除或篡改原始版权声明，尤其是在对外发布产品时。
同时请注意：
- 不得将该项目用于非法或侵犯他人肖像权的用途
- 所有图像处理均在本地完成，切勿擅自上传用户照片至公网
- 若用于商业场景，建议获得相关人员授权
7. 总结：掌握路径就是掌握主动权
通过本文，你应该已经清楚地知道：
unet image Face Fusion 项目的主路径是：/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/
启动脚本位于：/root/run.sh
关键文件分布清晰，便于二次开发
输出结果保存在：/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/outputs/
无论你是想调整默认参数、更换模型、拓展功能，还是仅仅想搞明白“这东西到底跑的是啥”，只要掌握了这些核心路径，你就拥有了完全掌控这个 AI 项目的钥匙。
下次再有人问：“科哥那个 face fusion 项目路径在哪？”
你可以自信回答：/root/cv_unet-image-face-fusion_damo/，进去就看到了！
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