40+重量级DFLab合成模型含各种神丹底丹万能模型合集分享

原创 已于 2024-11-04 14:36:54 修改 · 2.6k 阅读 · 11 ·
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#DFLab #合成模型 #底丹 #DFL #视频合成

于 2024-03-24 16:22:13 首次发布

之前玩DFL软件积累下来的资源，部分模型非常稀缺，之前买的都很贵，现在不玩了，分享给有缘人，懂货的自然懂。必须懂得怎么用再下载，否则对你没有任何价值。点击下载

所见即所得。其中包含几个重量级稀缺资源：

  1. 镇坛之宝万能遮罩
  2. 五彩神丹
  3. 384底丹
  4. 帝国神丹
  5. 独孤求败
  6. 网红神丹
  7. 万能模型
  8. 20+网红明星路人模型

模型合集：点击下载

DFLab美女全套模型+训练素材SRC（2.7W）+DST（6.3W）+直播DFM+Model
u010291330的博客
03-17 3620
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）；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；
DFL《384底丹 430万》 wf/df-udt/448/96/96/32预训练模型
u010291330的博客
03-17 2642
=======================模型概要========================模型名字: 384_SAEHD。当前迭代: 4313541。----------------------模型选项--------------------------------------------运行信息----------------------显存大小: 19.35GB。设备名称: NVIDIA GeForce RTX 4090。
30万+SRC素材DFL超清4K高质量稀有明星人脸素材全角度多表情高质量人脸特写切图合集
u010291330的博客
03-25 6019
素材包含多位明星 ：刘涛、邓紫棋、刘亦菲、杨颖Angelababy、邱淑贞、古力娜扎、关晓彤、王楚然、周淑怡、.......不吹牛逼，我敢说此素材全网最强，全角度覆盖300000+，不凑数量，张张都是精品素材！1. 全网已有素材搜集，进行筛选，过滤掉质量低以及样貌风格较为不统一的部分。3. 视频网站中通过热舞视频针对性寻找补缺死亡角度。4. 进行了其一部网剧进行视频切片，补充部分角度。2. 高清素材网站 ，均高清图有细节，进行切片。
Rope DFM一键整合包AI脸部替换教程：使用DeepFaceLab模型实现专业级视频和直播脸部替换
m0_72580657的博客
09-21 5508
在AI脸部替换工具中，Rope凭借其出色的自动遮罩处理拔得头筹，结合DFM模型中的DFL XSeg遮罩处理，效果更是提升了一个台阶。因为在训练模型时，它已经通过大量的侧脸图片进行训练，达到了单张图片无法企及的效果。然而，想要通过DeepFaceLab获得专业级的效果，不仅难度大，时间成本也相当高，训练模型也是个不小的挑战。举个简单的例子，使用图片脸部替换时，如果佩戴眼镜，脸部替换后的可能会显得很假。另外，在视频中，比如歌手演唱时，话筒遮挡住脸部，这种场景也可以通过遮罩训练后的模型来处理，呈现出更逼真的效果。
DFL框架分析(一)
D语言 D Language 积学致远
10-22 611
1.框架的意义,一个简单windows程序的要素: 封装了windows窗口,控件,简化windows开发. 声明winProc回调函数;定义窗口属性,绑定回调函数,注册窗口类;创建windows窗口;进入消息处理循环,直到结束. 一个简单的win32程序,D的例子:winsamp [code]// Compile with: dmd winsamp gdi32.lib wins...
关于yolov8的DFL模块(pytorch以及tensorrt)
い天然呆的博客
03-07 7602
11、return self.conv(x.view(b, 4, self.c1, a).transpose(2, 1).softmax(1)).view(b, 4, a)：这是前向传播的关键操作。x.view(b, 4, self.c1, a) 的意思是将 x 的形状由 (b, c, a) 改变为 (b, 4, self.c1, a)。6、self.conv.weight.data[:] = nn.Parameter(x.view(1, c1, 1, 1))：初始化卷积层的权重。
AMP256_wf_610万迭代美女高参万能底丹，高参模型分享
u010291330的博客
03-17 1474
看这几个参数就知道是不是好模型了，绝对的高参数底丹，建议显存16g以上继续训练，显卡12G的电脑训练模型带不起来。========================模型概要========================当前迭代: 6107299。----------------------模型选项--------------------------------------------运行信息----------------------AMP模型底丹，带变形因子，在这个基础上继续训练模型，能快速成型，
DFL2.0的Colab脚本请收好
托尼不是塔克
04-21 4206
2.0出来后不少人催更Colab脚本，其实前几天我已经开始着手更新了，为了写上一篇文章消耗了几天时间。现在我就来通知下，脚本已经更新了，名叫v4。 简单说下Colab有啥用，这个主要是针对没有显卡，没有N卡，设备不好的朋友，或者不想本地烧机的朋友，Colab有免费版也有Pro版，免费版最长使用时间12小时，12小时后必然断开，需要重新连接。 Pro使用时长相对比较长，稳定性会有所提高。如果自己...
图片上传：base64转file
热门推荐
sunluyi的博客
03-10 13万+
<template> <div class="mine"> <img :src="base64" > </div> </template> <script> export default { data() { return { base64: 'data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASgAAAEpCAYAAAAgW7+8AAAAAXNSR0IArs4c
ANSYS经典APDL编程
weixin_30767835的博客
02-03 1841
在使用ANSYS的过程中的一些经验总结: Ansys Workbench 有限元分析虽然进入UI阶段，但是语言命令仍然是其基础核心。 1.ANSYS中的一些关键概念的理解; 参数化程序设计语言(APDL) 参数化程序设计语言(APDL:ANSYS Parametric Design Language)实质上由类似于FORTRAN77的程序设计语言部分和1000多条ANS YS命令...
2024版万能遮罩2700多万迭代，镇馆之宝
harryxia2014的博客
04-02 1495
链接：https://pan.baidu.com/s/1OqMEQj1kEJ0lGWmyW2pY_A?
DFLive大众脸美女直播模型DFM格式无版权亚洲人脸model下载
u010291330的博客
03-17 2511
美女直播丹，直播模型，复制到dfm_models文件夹下，界面选择模型即可使用。
30万+SRC素材DFL超清4K素材SRC模型训练全角度多表情高质量人脸特写切图合集
u010291330的博客
03-25 1471
素材包含多位明星 ：刘涛、邓紫棋、刘亦菲、杨颖Angelababy、邱淑贞、古力娜扎、关晓彤、王楚然、周淑怡、.......不吹牛逼，我敢说此素材全网最强，全角度覆盖300000+，不凑数量，张张都是精品素材！1. 全网已有素材搜集，进行筛选，过滤掉质量低以及样貌风格较为不统一的部分。3. 视频网站中通过热舞视频针对性寻找补缺死亡角度。4. 进行了其一部网剧进行视频切片，补充部分角度。2. 高清素材网站 ，均高清图有细节，进行切片。
DeepFaceLab进阶：H128,DF,SAE模型有何不同？哪个最好？
托尼不是塔克
09-06 9136
整个换脸过程中模型是最重要的一部分，耗时久，调优难，很多人虽然一直在跑模型，却并不知道每个模型的特点。 我也常常被问及： 到底用哪个模型换脸效果最好？ H128和DF有什么差别？ H64和H28有什么不同？ SAE是最好的吗？ 全脸和半脸是什么意思？ 等等问题。 今天，就专门写一篇文章，来统一解答这些疑问。 首先，来说说每个模型的特点。 H64模型 H64模型也被称为经...
AI换脸技术大比拼，Roop和DFL多维度对比！
s_develop的博客
08-18 3793
所以如果你要求不高，直接使用roop的默认清晰度，无论做视频还是实时换脸，都非常便捷。这里用“阿祖”年轻人时候的素材，然后外加了50%左右的形变，做到了是是而非的感觉。希望星球的朋友能获得独一份的内容，同时公众号上订阅我的人也能获取到很多新技术，新工具。在上面视频中，左边是Roop启用增强后的效果，右边是DFLive的效果。本来左边是我，右边是换脸后。为了防止我的脸再次上B站法制栏目，我就用Roop把左边脸也换了，顺带一起做了个人脸增强。而且我发现一个现象，roop是能改变脸型的，就是保持src的脸型。
吐血分享50+素人直播live模型dfm格式大众网红路人直播dflive用dfm合集
u010291330的博客
03-24 2136
50+直播模型吐血分享，图中有的都有，所见即所得，只有dfm，直接deepfacelive实时使用。
深入浅出之Focal Loss、VFL与DFL
浩瀚之水的专栏
09-24 6572
一、提出背景Focal Loss的提出主要是为了解决在目标检测等任务中常见的类别不平衡问题，特别是在正负样本比例极不均衡的情况下，模型往往会被大量简单样本（如背景）所主导，导致对少数类样本（如目标物体）的学习不足。此外，传统的损失函数（如交叉熵损失）在处理难易样本时也存在一定的问题，即模型容易对简单样本过度拟合，而忽视难分类样本的学习。二、时间与作者。
【万能模型训练方法】你没看错，就这么简单
sgear
08-21 708
true face 参数开启后，对模型的中间层会施加一个判别器，来约束DST和SRC编码出来的码越相似越好，强迫编码器部分只抽取共性特征，放弃非共同特征。如果不加这个中间层约束，那dst加入大量杂数据后，中间层把原图所有特征都包含进来，这样就容易影响src自身的生成，让src带上dst的影子。你可以在别的DF预训练模型上，按上述方法练。然后就挂机练，多日后就练成了。这样dst就能丢这种各样的图来训练，而且不会中间层特征带来负面作用。2. dst丢各种人脸数据进去，越杂越好，src保持单人数据。
DeepFaceLab620稳定版使用过程详解！
托尼不是塔克
10-09 5813
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....
dfl
最新发布
03-18
### 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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