FaceFusion 설치 문제? 혼자가 아닙니다.

수천 명의 사용자가 FaceFusion을 로컬에 설치할 때 동일한 5가지 오류를 경험합니다. 모든 해결 방법을 문서화했습니다 — 또는 번거로움 없이 바로 사용하실 수도 있습니다.

원본

합성 후

흔한 오류 #1

Pinokio "파일 또는 디렉토리 없음" (ENOENT)

PINOKIO란?

Pinokio는 AI 애플리케이션을 위한 무료 원클릭 설치 프로그램입니다. Conda, Python 및 모든 종속성을 번들로 제공하여 명령줄을 사용할 필요가 없습니다. 대부분의 사용자는 Windows에서 FaceFusion을 설치하기 위해 Pinokio를 사용합니다. pinokio.computer에서 다운로드할 수 있습니다.

ENOENT: no such file or directory, stat 'C:\\pinokio\\api\\facefusion-pinokio.git\\'[input.event[0]]''

설치 경로가 너무 깊거나 이전 설치가 중단되었거나 시스템에 대용량 모델 파일을 추출하기 위한 가상 메모리가 충분하지 않을 때 발생합니다.

잔여 파일 삭제
Pinokio 폴더로 이동하여 facefusion-pinokio.git 디렉토리와 facefusion conda 환경 폴더를 삭제하세요.
Pinokio를 짧은 경로로 이동
깊이 중첩된 폴더 대신 C:\Pinokio와 같은 루트 레벨 디렉토리에 Pinokio를 재설치하세요. 경로에 공백과 특수 문자를 피하세요.
가상 메모리 늘리기
시스템 속성 → 고급 → 성능 설정 → 가상 메모리를 엽니다. 사용자 지정 크기 설정: 초기 32768 MB, 최대 65536 MB. 컴퓨터를 재시작하세요.

흔한 오류 #2

Mac M1/M2/M4 — 설치 중단 또는 CoreML 오류

Apple Silicon Mac에서 Pinokio 설치가 아무 진행 없이 무한정 멈춥니다.

Pinokio는 네이티브 종속성을 컴파일하기 위해 Apple의 Command Line Tools가 필요합니다. 이것 없이는 설치가 조용히 멈춥니다.

[E:onnxruntime] CoreML 노드 실행 중 0이 아닌 상태 코드가 반환되었습니다. 상태 메시지: output_features has no value for 682

macOS Tahoe 업데이트 후 CoreML 프레임워크 버전이 변경되어 캐시된 ONNX 모델이 깨집니다.

Command Line Tools 설치
터미널을 열고 실행: xcode-select --install — 완료까지 대기 (~10분), 그런 다음 Pinokio를 재시작하세요.
권한 수정
실행: sudo xattr -r -d com.apple.quarantine /Applications/Pinokio.app
모델 캐시 삭제 및 런타임 업그레이드
FaceFusion 환경에서 캐시된 .onnx 파일을 삭제하세요. 그런 다음 실행: pip install --upgrade onnxruntime-silicon. 오류가 지속되면 Execution Provider를 일시적으로 CPU로 전환하세요.

흔한 오류 #3

Linux — Pinokio가 FaceFusion을 시작하지 못함

Pinokio가 충돌하거나 다양한 Linux 배포판에서 GTK/WebKit 종속성 오류를 표시합니다.

Pinokio는 Electron에 의존하며, Linux 배포판마다 다른 복잡한 시스템 라이브러리 종속성이 있습니다. GTK/WebKit 버전 충돌로 앱 실행이 종종 차단됩니다.

Pinokio를 완전히 건너뛰고 공식 명령줄 설치를 사용하세요 — Linux에서 더 깔끔하고 안정적입니다:

# 환경 생성

conda create --name facefusion python=3.12 && conda activate facefusion

# 복제 및 설치

git clone https://github.com/facefusion/facefusion.git && cd facefusion

python install.py --onnxruntime cuda # NVIDIA

python install.py --onnxruntime rocm # AMD

# 실행

python facefusion.py run

흔한 오류 #4

RunPod / Vast.ai — 포트 7860 "준비 안됨"

RUNPOD란?

RunPod과 Vast.ai는 클라우드 GPU 대여 플랫폼입니다. 강력한 GPU(RTX 4090 또는 5090 등)를 시간당 대여하고 AI 도구를 원격으로 실행할 수 있습니다 — 로컬 하드웨어가 비디오 페이스 스왑에 충분하지 않을 때 완벽합니다.

포트 7860 상태: 준비 안됨 — FaceFusion 웹 인터페이스가 로드되지 않습니다.

세 가지 이유: 포드 설정에서 포트가 노출되지 않았거나, FaceFusion이 공개 인터페이스 대신 localhost에 바인딩되었거나, 모델이 아직 다운로드 중입니다 (첫 실행 시 5-10분 소요).

포트 7860 노출
포드 생성 시 포드 구성의 Exposed HTTP Ports 필드에 7860을 추가하세요.
0.0.0.0에 바인딩
FaceFusion을 다음으로 실행: python facefusion.py run --host 0.0.0.0 — 외부 접근을 허용합니다.
5-10분 대기
첫 실행 시 FaceFusion은 수백 MB의 AI 모델을 다운로드합니다. 터미널 로그를 확인하세요 — 다운로드 진행이 보이면 작동 중입니다. 기다리세요.

흔한 오류 #5

AMD GPU — Windows에서 가속 없음

FaceFusion이 Windows에서 AMD GPU로 매우 느리게 실행되며, GPU 가속 대신 CPU 속도로 처리합니다.

AMD의 ROCm 가속 프레임워크는 Linux에서만 작동합니다. Windows AMD 사용자는 DirectML을 명시적으로 활성화하지 않으면 기본적으로 CPU 처리를 사용합니다.

Windows: DirectML 사용
다음으로 설치: python install.py --onnxruntime directml — DirectML은 CUDA(NVIDIA)보다 느리지만 CPU만 사용하는 것보다 훨씬 빠릅니다.
Linux: ROCm 사용
AMD GPU 드라이버 스택을 설치한 다음 실행: python install.py --onnxruntime rocm — 지원되는 AMD 카드에서 전체 GPU 가속을 제공합니다.

DirectML은 NVIDIA CUDA 속도에 미치지 못하지만, 일반적으로 CPU만 사용하는 것보다 3-5배 빠릅니다.

번거로움 없이. FaceFusion 온라인 사용.

동일한 강력한 AI 페이스 스왑 모델. 설치 제로, 오류 제로, GPU 요구 사항 제로.

설치 불필요

브라우저에서 직접 작동합니다. Pinokio 없이, Conda 없이, Python 없이, 명령줄 없이. 업로드하고 스왑하기만 하면 됩니다.

GPU 불필요

클라우드 GPU에서 모든 처리를 수행합니다. 어떤 컴퓨터에서든 작동합니다 — 크롬북에서도.

모든 기기, 어디서든

Mac, Windows, Linux, 폰, 태블릿 — 브라우저가 있으면 작동합니다. 호환성 문제 없음.

페이스 스왑 준비 되셨나요?

다운로드 없음. 오류 없음. 대기 없음. 결과만.

사진 페이스 스왑 비디오 페이스 스왑