DeepFaceLab

最新推荐文章于 2025-06-12 14:34:08 发布
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分类专栏： 深度学习 算法
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DeepFaceLab从半脸（Half Face）到全脸（Full Face）再到整脸（Whole Face），脸部替换的区域愈来愈大，适用的范围也越来越广，效果也越来越震撼。当然很多人已经不满足与单纯换脸，而是希望把整个头给换了。这样的好处很明显，脸型不匹配的问题就不存在了，而且整体效果也会更加震撼。

从本质上来说，脸型的变化，影响的主要是替换区域/覆盖区域。
在这里插入图片描述

  • 半脸适应性强，很多时候可以轻松出好的效果，但是有时眉毛换不了，下巴也会是个问题。
  • 中脸的面积比半脸大概大了30%，角上比较圆，眉毛也能被包含，感觉整体优于半脸。每种脸型都有适用的场景，比如换女性，中脸就比较合适了，因为不需要考虑胡子的因素。
  • 全脸是包含了眉毛的同时，包含下巴。使用全脸的情况下，嘴唇下面的胡子和下巴下的胡子基本也能还原出来。全脸相对对素材的要求会非常高，如果素材不够优质，可能会变“花脸”，明暗不均，或者颜色不均都比较常见。

参考资料
DeepFaceLab：讲解“AI换头”全过程！
DeepFaceLab
DeepFaceLab 2.0 Guide

DeepFaceLab技术浅析（二）：数据准备与预处理
m0_75253143的博客
12-18 997
DeepFaceLab 的数据准备与预处理流程主要包括以下步骤：1.视频/图片输入：提供源视频/图片和目标视频/图片。2.视频分解与帧提取：将视频分解为单独的帧图像。3.面部检测与对齐：检测视频帧中的面部，并进行对齐和裁剪。4.数据增强：通过数据增强技术增加训练数据的多样性。5.数据存储：将处理后的面部图像存储在指定的文件夹中，分为源面部和目标面部。
DeepFaceLab技术浅析（四）：生成对抗网络
m0_75253143的博客
12-19 1013
生成对抗网络（GAN）由两个主要部分组成：1.生成器（Generator）：负责生成逼真的面部图像。2.判别器（Discriminator）：负责判断输入的面部图像是真实的还是生成的。GAN 的训练过程是一个对抗过程，生成器试图生成尽可能逼真的图像以欺骗判别器，而判别器则试图更好地区分真实图像和生成图像。通过这种对抗训练，生成器逐渐生成更加逼真的图像。
继续聊聊DeepFaceLab（DeepFake）不断演进的2.0版本
Shion's bla bla blog
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DeepFaceLab 是一个应用机器学习进行视频中人物换脸的工具。本文主要是讲诉它近一年以来的演进和变化情况。
想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（一）
Shion's bla bla blog
03-15 3万+
准备好源脸，仔细处理目标视频的脸部识别。Quick96试验效果。
deepfacelive/lab 教程
最新发布
yosontech的博客
06-12 1427
DeepFace这工具21年问世，包括2个工具，DeepFaceLive用于实时换脸，可用于直播换脸、视频通话换脸，但他需要模型脸，这个模型脸通过DeepFaceLab训练出来。虽然新的换脸软件层出不穷，但deepface仍在实时换脸领域占据一定地位，学习其工作流程有助于我们更快地掌握新软件用法。
deepfacelab2 merged参数选择 轻薄本
TileoBaby的博客
06-08 2128
本文可以给那些第一次使用deepfacelab且电脑配置较差的同学提供一些merged过程参数选择的参考。在迭代次数不足的情况下，如果merged过程全部使用默认参数，效果可能很不理想。但是通过设置merged参数也能得到还凑活的效果。
DeepFaceLab “整脸”结合AE的使用方法！
托尼不是塔克
03-03 6733
单一技能是越来越跟不上发展了。不少学设计的跑过来学AI换脸，没想到有一天玩AI的还得去学AE~哈哈。 前不久介绍了一下DFL更新的情况，其中提到了一个新增的脸型“wholeface” ，意思就是整个脸。之前有个“fullface”称之为全脸，其实全脸并不是整个脸，他还是没有包含额头，而整脸是包含了额头。外国人不P图，抬头纹可以很抢戏哦！ 但是因为...不知道什么原因，DFL的即便选了...
非常规的DeepFaceLab（DeepFake）小花招和注意事项
Shion's bla bla blog
09-29 8811
现在的DeepFaceLab已经非常稳定，稳定到作者不咋更新代码了……
想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（二）
Shion's bla bla blog
10-26 2万+
新版2.0趋于稳定，每个人都可以开心的玩了。
DeepFaceLab小白教程：视频换脸过程
梁诗傑的博客
04-23 1万+
使用DeepFaceLab，快速体验视频换脸过程。
deepfacelab安卓版_DeepFaceLab620稳定版使用过程详解！
weixin_27330481的博客
01-14 2266
网站上的小白入门系列教程是基于2019.3.13的版本而编写，有部分内容已经发生了变化。而目前比较稳定的版本为620，这个版本保持了很长一段时间，并没有发现什么大问题，用着挺好。所以我决定针对这个版本从新写一个使用教程。(哭，写了几天项目作者开始疯狂更新版本….不过没关系620还是值得拥有！)这个教程主要是为了把一些更新的内容囊括进来，不会像小白入门那么细致，但是我会尽量写的通俗易懂。1. Dee...
deepfacelab下载安装及训练(小白篇)，以及导出SAEHD为dfm文件，解决broken pipe问题
caoyongsheng的博客
03-30 2136
其中如果用的是RTX30系列显卡的话，需要把WIN10升级到20H4或更新版本，然后打开硬件加速，不然会出现训练时一直卡在第一个迭代不动了，我的服务器版本为22H2，符合。支持WIN10,win11，WIN7,LINUX，不支持mac（因为mac不支持NVIDIA显卡）
一张图看懂DeepFaceLab的全脸，中脸，半脸！
托尼不是塔克
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我记得早期有非常多的人问我DF和H128的差别是什么？哪个比较好？我说就是全脸和半脸的差别。 然后又会收到问题，什么是全脸，什么是半脸，后来我专门写了一篇文章。 随着Deep Face Lab的不断升级，在发布SAEHD的同时，其实又新增了一种脸型–中脸（Middle Face） 。 不知道各位玩家有没用上这个参数，可以开启新世界哦。现在热闹了，全脸，中脸，半脸全部有了。 其实，从本质上...
简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项
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DeepFaceLab 是一个应用机器学习进行视频中人物换脸的工具。本文主要是讲诉Deepfacelab的使用，纠正一些网络文章的错误，注意事项。
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论文：DeepFaceLab: A simple, flexible and extensible faceswapping framework Github：https://github.com/iperov/DeepFaceLab 论文提出了一个简单，灵活，可扩展的换脸框架DeepFaceLab。 使用DeepFaceLab进行换脸的，汤姆·克鲁斯2020“参选”美国总统的竞选广告 主要贡献： 一个具有成熟流程的state-of-the-art 的框架提出，旨在获得真实图片结果..
DeepFaceLab小白入门（4）：提取人脸图片！
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通过上面级片文章，你应该基本知道了换脸的流出，也能换出一个视频来。此时，你可能会产生好多疑问，比如每个环节点点到底是什么意思，那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容，我换脸效果这么差，该如何提升？等等，好奇宝宝已上线，不搞明白睡不着。接下来，我就把每个环节展开说一说。本篇文章主要说“人脸提取部分”。 DeepFaceLab 更目录如下。 workspace工作目录如下 ...
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深度学习AI美颜系列---肤色相似度计算（CIELAB色差计算） 在AI美颜中，经常会用到肤色相似度计算，如何实现这个算法？ 步骤如下： 1，人脸皮肤分割； 2，对人脸皮肤分割结果进行LAB颜色空间转换； 3，设立预置肤色分类卡，记录每种肤色的LAB值； 4，根据当前用户人脸皮肤区域的LAB值，与预置肤色卡中的每种肤色LAB进行CIELAB色差计算，色差最小的，即为最接近的...
DeepFaceLab：视频中有多人，仅替换特定人脸的方法！
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DeepFaceLab自带的视频素材，一个是钢铁侠托尼斯塔克，一个是变形金刚男主角山姆。每一个视频中只有一个人。所以当你第一次玩的时候很顺畅，什么都不用管，一步一步按教程来就好好了。 直到有一天你换了一个新的视频。而一个视频中出现的人物不止一个，或者一个画面中就有一群人。这个时候你就会遇到一个问题：如何只换你想换的那个人？ 按默认的流程来走的话，是所有人的脸都会被换掉。 此时，你就必须学...
google colab运行DeepFacelab免费版不行吗
02-13
### 解决方案概述 为了在 Google Colab 上成功运行 DeepFaceLab 免费版，需注意几个关键方面。首先，安装必要的依赖库是必不可少的一步[^1]。 ```bash !pip install opencv-python dlib tensorflow==1.15 ``` 其次，在 Google Colab 中设置合适的环境变量同样重要。这可以通过 Python 脚本实现： ```python import os os.environ['CUDA_HOME'] = '/usr/local/cuda' os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = '/usr/local/cuda/lib64' ``` 接着，上传并解压 DeepFaceLab 的源码文件至工作目录内也至关重要。可以利用 `wget` 或者直接通过 GitHub 下载链接完成此操作[^2]。 ```bash !git clone https://github.com/iperov/DeepFaceLab.git %cd /content/DeepFaceLab/ ``` 对于数据集准备阶段，则建议采用 Google Drive 进行存储管理，以便于长期保存训练成果以及方便后续调用。具体做法如下所示： ```python from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') ``` 最后，针对可能出现的具体错误信息提供针对性调试方法显得尤为必要。例如内存不足问题可通过调整批次大小参数来缓解；而 CUDA 版本不兼容则需要重新编译特定版本驱动程序加以解决[^3]。
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