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网络受限也不怕：FaceFusion 模型下载的 3 条可靠路径，离线部署完整走一遍

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当 FaceFusion 模型下载卡在 90% 半小时不动、force-download跑完却报哈希校验失败，或者你把环境迁到没有外网的内网机器上后流程根本起不来——先要回答的是：你处在什么网络环境里。下面从这个决策点出发，讲清楚自动下载、强制批量下载、手动部署包各自怎么用，文件完整性如何验证，以及模型包怎么搬到离线机器。

先定策略：按网络环境挑下载方式

动手之前先判断网络档位，三条模型获取路径的成本差异很明显：

快速决策：

• 外网畅通、速度尚可：不干预，交给默认自动下载
• 连接时断时续：改用force-download，按 scope 批量补齐
• 目标机器完全无外网：在联网机备好模型，整包带走手动部署

网络稳定：默认自动下载与就绪检查

网络稳定的时候走默认路径即可。首次运行对应功能时，FaceFusion 会自动拉取所需文件：先取.hash校验文件，再取模型源文件，下载完成后立即验证，不过关会自动重试。模型按模块存放在.facefusion下的不同子目录里。

想确认本地模型是否就绪（通过校验 / 未通过校验各有多少），一行命令就够：

python -c "from facefusion.filesystem import resolve_file_paths; from facefusion.download import validate_source_paths; print(validate_source_paths(resolve_file_paths('.facefusion')))"

输出是两组路径：第一组通过校验，第二组缺失或已损坏。第二组为空就可以直接开工。

网络不稳：force-download 参数速查

连接时断时续时，不要依赖自动触发，用force-download一次性补齐所有需要的文件，下载范围由--download-scope指定：

# 全部模型，覆盖所有功能 python facefusion.py force-download --download-scope all # 只拉基础模型，启动最快 python facefusion.py force-download --download-scope common # 只拉指定处理器模型 python facefusion.py force-download --download-scope processors

内部执行顺序是固定的：加载处理器与公共模块 → 收集静态模型配置 → 下载.hash文件 → 下载模型源文件 → 校验完整性。任何一步失败都会以非零码退出，方便你在脚本里判断是否需要重试。

⚡ 给下载加保险：代理与断点续传

有可用出口代理时，先设环境变量再执行：

export http_proxy=http://your-proxy:port export https_proxy=http://your-proxy:port python facefusion.py force-download

个别大文件也可以单独拉取并断点续传，中断后重跑同一条命令即可：

wget -c -O inswapper_128.onnx "模型下载URL" curl -C - -o inswapper_128.onnx "模型下载URL"

想固定下载源优先级，改facefusion.ini：

[download] download_providers = github, huggingface, local download_scope = all

完全离线：手动部署模型包

目标机器完全无外网时，只能手动备料。步骤在联网机上完成，然后把整个.facefusion目录带走。

目录结构与核心模型清单

先建好标准目录树：

mkdir -p .facefusion/{content,face,face_parser,face_occluder,face_landmarker,face_recognizer,face_classifier,face_detector,face_masker,voice_extractor,processors} tree .facefusion -L 2

必须备齐的核心文件如下（大小为参考值）：

单个文件用curl拉取即可，注意每个模型都要配同目录下的.hash文件：

curl -o .facefusion/face_detector/yoloface_1n.onnx "模型下载URL" curl -o .facefusion/face_detector/yoloface_1n.onnx.hash "哈希文件URL"

哈希校验：部署前必做的一步

下载完成后先抽查一个文件：

sha256sum .facefusion/face/inswapper_128.onnx cat .facefusion/face/inswapper_128.onnx.hash

两者不一致说明文件已损坏。也可以直接调用源码里的校验函数（实现见 facefusion/hash_helper.py）：

python -c "from facefusion.hash_helper import validate_hash; print(validate_hash('.facefusion/face_detector/yoloface_1n.onnx'))"

返回True即完整。批量校验只需递归遍历目录，对每个.onnx文件调用同一函数，不必单独写脚本。

模型包打包迁移与更新节奏

联网机验证通过后打包：

tar -czf facefusion-models-$(date +%Y%m%d).tar.gz .facefusion/ scp facefusion-models-*.tar.gz user@offline-machine:/tmp/

离线端解压并锁定本地源：

ssh user@offline-machine "cd /tmp && tar -xzf facefusion-models-*.tar.gz" echo '[download] download_providers = local download_scope = all' >> facefusion.ini

最后一条命令把下载源固定为 local，之后运行不会再尝试外联。

更新不必频繁：每月跑一次全量校验；模型包按日期归档、保留最近 3 份；项目升级新增模型时，重走一遍“打包 → 校验 → 迁移”即可，校验命令保持不变。

故障速查：4 类高频问题

内网环境首次落地，建议把最小闭环完整跑一遍：联网机用--download-scope all拉全，两个最大的文件抽查 sha256，打包迁移后在离线机再验一次。这条链路通了，后续就只是重复动作——把验证通过的模型包当作交付物保留、部署前先校验，是长期运维里最省时间的一环。

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