超簡単！初心者でもできるUbuntu 24.04にFacefusionインストール（NVIDIAグラボ CUDA）

Facefusionは、顔変換で最も人気がある定番ソフトになっています。インストールは、Windowsならばクリック１つですが、Ubuntuは多少のコマンド操作が必要です。

NVIDIAグラボであればスムーズで、AMDグラボであれば難航します。Facefusionを絶対に使いたい！という方は、NVIDIAのグラボを用意しましょう。CPUでも動作できますが、速度が遅くて長時間の動画を作成するのは難しいです。

インストール難易度は、CPUが簡単で、Windowsも簡単、Ubuntu NVIDIA GPUが若干の手間で、Ubuntu AMD GPUは至難という感じです。

AIと対話してください

AIと対話しながらインストールを進めることをおすすめしますが、その場合には自分の環境を把握させる必要があります。環境を確認しながら進めてくださいときちんと指示しましょう。GeminiよりChatGPT、出来ればCluadeを使うのがオススメとなります。

＊facefusionフォルダの中に、仮想環境（venv）を作って、そこに必要な依存関係を設置しておく構造にするのが一般的です。

＊環境によっていくつかエラーがでる可能性が予想されます。都度、ご自身の環境でAIに聞いて調整して下さい。
例：Python 3.12 以下が望ましい

1. 既存の facefusion フォルダを削除（空の場合や再作成する場合）

rm -rf facefusion

2. リポジトリをクローンして移動

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

3. 3.8.0 をチェックアウト

git fetch --tags
git checkout 3.8.0

4 仮想環境の作成と有効化

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

5. PyTorch（CUDA対応版）のインストール

15分ぐらい時間がかかることがあるので、待ちましょう。

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

6. 依存パッケージとCUDAのセットアップ

15分ぐらい時間がかかることがあるので、待ちましょう。

python install.py cuda --skip-conda

7. 起動（RTXを指定）

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python facefusion.py run

良くあるエラーポイント

venvを使っていると、プレビューで赤字でコマンドにエラーが出るが、解消するのは非常に複雑化するので、そのまま放置で利用することも検討したほうがいい。

Python環境
└─ NVIDIA CUDAライブラリは存在する
↓
FaceFusion / ONNX Runtime
└─ 動的リンカがそのディレクトリを検索していない
↓
libcublasLt.so.12 が見つからない

これは「CUDAが使えない」というより、FaceFusionの起動時に作られる一部のONNX Runtimeセッションで、NVIDIA Pythonパッケージの共有ライブラリを動的リンカが完全には解決できていないことを示しています。