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 · 3.1k 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 4217
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 3154
=======================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。
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 6901
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
10-22 638
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 8001
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 1592
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，
ANSYS经典APDL编程
weixin_30767835的博客
02-03 1880
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...
【模式识别】实验笔记--贝叶斯分类python实现
ZHANG_1013的博客
05-30 1512
课上给的原始数据是matlab数据，由于本人是初次学习matlab还不太熟练，对python环境较为熟悉，所以对网络上的matlab代码阅读后使用python环境进行复现。
图片上传：base64转file
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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
DFL2.0的Colab脚本请收好
托尼不是塔克
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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...
2024版万能遮罩2700多万迭代，镇馆之宝
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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
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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
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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
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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！
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08-18 3998
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 2791
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。
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
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深入浅出之Focal Loss、VFL与DFL
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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。
分享一个大众脸美女直播模型dfm模型
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04-19 1975
美女直播丹，直播模型，复制即可使用，从效果看是带遮罩的。
【万能模型训练方法】你没看错，就这么简单
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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。
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