基于Openseeface方法的在Archlinux系统下绕过VTS直接进行面部检测使用VTS虚拟形象的方法
摘要 Abstact
VTS采用经典的Openseeface方法来进行面部检测，但是这样的检测方式如果自行配置的话在Windows环境下对用户非常的不友好，于是VTS自行做了封装。而Archlinux下的用户明显是没法享受到这一用户便利性封装的（图形GPU的API方法不同）因此如果想要在Archlinux下使用VTS进行虚拟形象直播，需要深入了解Openseeface方法的基本原理。
方法 Methods
1.在AUR仓库下载openseeface-bin
直接使用yay即可:yay -S openseeface-git
下载好了以后，使用facetracker命令即可启用openseeface
2.配置网络连接直链VTS
在下载好了openseeface以后，VTS是没有办法直接检测到OSF的连接的，我们需要手动进行配置。
ip=0.0.0.0
port=11573
这里的port是官方推荐的port,无脑使用即可。
3.配置Openseeface的命令
推荐配置:
facetracker -c 2 -i 127.0.0.1 -p 11573 -W 640 -H 480 —model 3 —fps 30 —pnp-points 1
参数解释:
-c是摄像头的编号
-c 0一般是笔记本自带摄像头 -c 2是我的外接摄像头 如果发现-c 0/1/2都不是自己想要的那个摄像头，不妨多试试几个参数
-i是网络ip 本地回环 不解释
-p是端口
-W -H 即weight hight，摄像头捕捉的长宽
—model 捕捉时采用的模型，-1 到 3 由恶劣到优秀
—fps 捕捉的帧率
—pnp-points 1 优化参数
推荐原因:
个人配置了一下threshold = 0.3,这样有方便置信度低于百分之三十的推理结果直接被舍弃。
当然，为了方便，还可以把facetracker设置为systemd,开机自启动后台运行:
4.检查细致结果
只是单单配置Openseeface和VTS可能能直接运行，也可能出现脸部捕捉直接乱飘的结果。而一般出现脸部推理乱飘的原因一般是因为AI没能识别到眼窝与鼻梁线的原因，而这两个面部特征的识别很大程度上依赖合适的光源。太暗或者太曝都有可能影响到推断结果。因此可能需要添加 -v 1 参数来直接读取摄像头原生画面来判断是否过暗/过曝来解决问题。一般和v4l2-ctl（linux下的摄像头驱动）的设置有关
这一步的摸索是最繁杂的，也是最关键的。
5.使用
在配置好了以后，直接启动VTS即可，在使用Live2d的界面选择摄像头的选单将会直接消失，被替换为OpenSeeFace - Network,采用的ip就是本地回环与刚刚填写的port,如果发现没有出现OSF-N选项，去检查ip.txt内和facetracker -c 2 -i 127.0.0.1 -p 11573…下的-p参数传入的端口是否一致。
选择好了以后，导入合适的Live2D形象即可正常使用。