Problemas na instalação do FaceFusion? Você não está sozinho.

Pinokio "Arquivo ou Diretório Não Encontrado" (ENOENT)

Isso acontece quando o caminho de instalação é muito profundo, uma instalação anterior foi interrompida ou seu sistema não tem memória virtual suficiente para extrair arquivos de modelo grandes.

1. Excluir arquivos residuais

   Navegue até a pasta do Pinokio e exclua o diretório facefusion-pinokio.git e a pasta do ambiente conda do facefusion.

2. Mover o Pinokio para um caminho mais curto

   Reinstale o Pinokio em um diretório raiz como C:\Pinokio em vez de pastas profundamente aninhadas. Evite espaços e caracteres especiais no caminho.

3. Aumentar a memória virtual

   Abra Propriedades do Sistema → Avançado → Configurações de Desempenho → Memória Virtual. Defina tamanho personalizado: Inicial 32768 MB, Máximo 65536 MB. Reinicie o computador.

Mac M1/M2/M4 — Instalação Trava ou Erro CoreML

O Pinokio precisa das Ferramentas de Linha de Comando da Apple para compilar dependências nativas. Sem elas, a instalação trava silenciosamente.

Após atualizações do macOS Tahoe, a versão do framework CoreML muda e quebra os modelos ONNX em cache.

1. Instalar Ferramentas de Linha de Comando

   Abra o Terminal e execute: xcode-select --install — aguarde a conclusão (~10 minutos), depois reinicie o Pinokio.

2. Corrigir permissões

   Execute: sudo xattr -r -d com.apple.quarantine /Applications/Pinokio.app

3. Excluir cache de modelos e atualizar runtime

   Exclua os arquivos .onnx em cache do ambiente FaceFusion. Em seguida, execute: pip install --upgrade onnxruntime-silicon. Se o erro persistir, mude o Execution Provider para CPU temporariamente.

Linux — Pinokio Não Inicia o FaceFusion

O Pinokio depende do Electron, que possui dependências complexas de bibliotecas do sistema que variam entre as distros Linux. Conflitos com versões GTK/WebKit frequentemente impedem a execução do aplicativo.

Pule o Pinokio completamente e use a instalação oficial por linha de comando — é mais limpa e confiável no Linux:

RunPod / Vast.ai — Porta 7860 "Não Pronta"

Três razões: a porta não está exposta nas configurações do pod, o FaceFusion está vinculado ao localhost em vez da interface pública, ou os modelos ainda estão sendo baixados (isso leva 5-10 minutos na primeira execução).

1. Expor porta 7860

   Ao criar seu pod, adicione 7860 ao campo Exposed HTTP Ports na configuração do pod.

2. Vincular ao 0.0.0.0

   Inicie o FaceFusion com: python facefusion.py run --host 0.0.0.0 — isso permite acesso externo.

3. Aguardar 5-10 minutos

   Na primeira execução, o FaceFusion baixa centenas de MB de modelos de IA. Verifique os logs do terminal — se você vê progresso de download, está funcionando. Apenas aguarde.

GPU AMD — Sem Aceleração no Windows

O framework de aceleração ROCm da AMD só funciona no Linux. Usuários de AMD no Windows usam processamento via CPU por padrão, a menos que habilitem explicitamente o DirectML.

1. Windows: Usar DirectML

   Instale com: python install.py --onnxruntime directml — DirectML é mais lento que CUDA (NVIDIA), mas significativamente mais rápido que processamento apenas em CPU.

2. Linux: Usar ROCm

   Instale o driver de GPU AMD, depois execute: python install.py --onnxruntime rocm — isso dá aceleração GPU completa em placas AMD compatíveis.

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