DFLab美女全套模型+训练素材SRC(2.7W)+DST(6.3W)+直播DFM+Model

本文介绍了包含美女面部模型(SRC、DST、DFM和Model)的完整资源包,包括低至1.5LOSS的优化版本,以及详细的使用方法,如常规训练、DFM在Deepfacelive中的应用等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

全套模型+素材:点击下载

美女全套:SRC(2.7W)+DST(6.3W)+DFM+Model(812W+LOSS<0.15,可做底丹,切换SRC一秒出脸)
简介
专享一:美女专丹model文件夹下所有模型文件(LOSS已降至1.5)
专享二:美女直播DFM文件(迭代次数812W,LOSS<1.5)
专项三:DST文件(切好脸,已应用万能遮罩):
DST人脸63000张,角度全、光影丰富,像素768*768,全部应用了镇坛之宝万能遮罩,文件大小8.74G!
专享四:SRC文件(切好脸,已应用万能遮罩):
DFL脚本赛选约5000张最优人脸SRC(分辨率512*512及1024*1024都有),备用22000+张(分辨率512*512及1024*1024都有)
下载后的使用方法:
1、作为专丹可以继续训练:
1)常规训练:DST人脸文件放入DST的aligned文件夹,SRC人脸文件放入SRC的aligned文件夹,model文件放入model文件夹,点击6) 训练重量级模型 train SAEHD,按照7步法调整参数优化;
2)专题特训:挑选带上/下牙的DST人脸文件放入DST的aligned文件夹,挑选带上/下牙的SRC人脸文件放入SRC的aligned文件夹,model文件放入model文件夹,点击6) 训练重量级模型 train SAEHD,按照7步法调整参数优化(见截图);
### DFL (Distributed Focal Loss) 技术概述 DFL 是一种由 Generalized Focal Loss 论文中提出的损失函数,主要用于密集目标检测中的边界框回归任务[^1]。它通过学习分布式的边界框偏移量来提高模型预测的准确性。相比于传统的 CIoU 或 GIoU 损失,DFL 更加关注于如何优化边界框的质量以及其分布特性。 以下是关于 DFL 的一些核心概念和技术细节: #### 1. **DFL 的基本原理** DFL 将边界框的回归问题转化为离散化概率分布的学习过程。具体来说,对于每个边界框坐标(如中心点位置或宽高),模型会预测一组离散化的偏移值及其对应的置信度分数。这些分数表示不同偏移值的可能性大小。最终,通过对这些可能性进行加权求和得到实际的偏移值。 ```python import torch.nn.functional as F def dfl_loss(pred, target): """ pred: 预测的概率分布 [N, M], N 表示样本数,M 表示离散化后的类别数量 target: 实际的目标偏移值 [N] """ # 转换为目标的 one-hot 编码形式 target_one_hot = F.one_hot(target.long(), num_classes=pred.size(1)).float() # 使用交叉熵计算损失 loss = -(target_one_hot * F.log_softmax(pred, dim=1)).sum(dim=1).mean() return loss ``` #### 2. **与传统损失的区别** 相比 CIoU 和 DIoU 等几何距离类损失函数,DFL 不仅考虑了边界框的位置偏差,还引入了对偏移分布质量的关注。这种设计使得模型能够更好地适应复杂场景下的多尺度目标检测需求。 #### 3. **应用场景** - YOLOv8 在其边界框回归部分采用了 DFL 结合 CIoU 的方式,从而实现了更高的定位精度。 - 此外,在其他基于锚点或者无锚点的目标检测框架中也可以看到类似的分布式损失应用案例。 --- ### Linux 文件系统相关内容补充说明 虽然上述内容主要围绕 DFL 展开讨论,但如果提到的是另一种含义即 "Data Flow Language" 则可以理解为数据流编程领域的一种抽象表达工具;而在嵌入式开发环境下有时也会遇到缩写代表 Debug Frontend Layer 这样的组件层次划分情况[^3]。不过根据当前上下文来看更倾向于前者解释方向。 ---
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