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

原创 已于 2024-11-04 15:24:41 修改 · 1.4k 阅读 · 2 ·
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#SRC素材 #人脸 #DFL #换脸 #人脸切图

于 2024-03-25 14:56:21 首次发布
这篇文章介绍了作者精心搜集的明星素材合集，包括从全网筛选、高清网站获取、视频热舞和电视剧片段等多个来源，确保了30万张图片和视频的高质量且全面覆盖明星阵容。

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素材合集：点击下载

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、.......

素材来源于
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
2. 高清素材网站 ，均高清图有细节，进行切片
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

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！

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yolov8实战第二天——yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）
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以逻辑回归举例，逻辑回归的输出是一个 0 到 1 之间的概率数字，因此，如果我们想要根据这个概率判断用户好坏的话，我们就必须定义一个阈值。因此，对于阈值为 0.5 的情况下，我们可以得到相应的一对查准率和查全率。选取合适的阈值点要根据实际需求，比如我们想要高的查全率，那么我们就会牺牲一些查准率，在保证查全率最高的情况下，查准率也不那么低。因此，为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求，我们就必须遍历 0 到 1 之间所有的阈值，而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率，从而我们就得到了 PR 曲线。
新手小白快速看懂yolov8模型训练结果图表，通过mAP、Precision、Recall等评价性能
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新手小白快速看懂yolov8模型训练结果图表，通过mAP、Precision、Recall等评价性能： confusion_matrix.png、confusion_matrix_normalized.png、F1_curve.png、labels.jpg labels_correlogram.jpg、P_curve.png、PR_curve.png、R_curve.png、results.png
DFLab美女全套模型+训练素材SRC（2.7W）+DST（6.3W）+直播DFM+Model
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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；
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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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。
人脸识别模型 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 下载
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是一个用于人脸关键点检测的预训练模型，通常使用于还需要 Dlib 库。脸识别的68个特征点检测库dat文件，
百万张人脸训练的模型和源码，现全部开源了！附下载
管锟的博客
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【转】百万张人脸训练的模型和源码，现全部开源了！附下载 　　近日，云创大数据正式开放人脸识别开源系统，此后将免费对外提供百万张人脸训练出来的模型和源码，您不用在线访问、不用付费、不用注册、不用学习，即装即用，即刻获得前沿的技术能力。 　　国内人脸识别技术突飞猛进，但保持前列的技术都掌握在 些独角兽企业手中，普通公司使用这些技术的成本较高。为了让大家都拥有这种先进的技术，降低IT系统开发应用的成...
分享一个大众脸美女直播模型dfm模型
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美女直播丹，直播模型，复制即可使用，从效果看是带遮罩的。
20230611版万能Xseg遮罩模型1835W迭代.zip
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下载模型后放model文件夹里，然后跑一下5.XSeg) data_dst trained mask - apply.bat 这个脚本和5.XSeg) data_src trained mask - apply.bat这个脚本，把遮罩应用到所有aligned图片中。之后在合成时就能选遮罩了
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在本项目中，"DFL-CNN-master_svm人脸识别_人脸识别_facerecognition_支持向量机_cnn人脸识别_" 涉及到了多种人工智能领域的核心技术，主要包括人脸识别、支持向量机（SVM）以及卷积神经网络（CNN）。下面将详细讲解...
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=======================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。
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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...
40+重量级DFLab合成模型含各种神丹底丹万能模型合集分享
u010291330的博客
03-24 2653
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。
IDM刘亦菲版
极速版 超精简 超级修改版 自动化编程 轻松破解 轻松修改 去后门 去升级 智能化 自动化
06-12 5209
IDM刘亦菲版
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 2171
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。
单张人像生成视频！中国团队提出最新3D人脸视频生成模型，实现SOTA
3D视觉工坊
08-14 1454
来源：IEEE编辑：新智元【导读】稀疏人脸特征点生成的人脸图像视频通常会遇到图像质量损失、图像失真、身份改变，以及表情不匹配等问题。为此作者使用重建出的三维人脸动态信息来指导人脸视频的生成...
512分辨率万能遮罩模型下载（稀缺资源，绝对精品）
u010291330的博客
04-19 1969
使用方法，先用 DF_ICE 应用训练遮罩到 src 或者 dst，然后把 src 或者 dst 放到 原版dfl 的文件夹里边。_______________________ 模型参数 _______________________模型，512分辨率万能遮罩模型，对头发，手，眼睛等识别精准。deepfacelab高分辨率精细。模型名称:: 512_XSeg。当前迭代: 5423118。loss平滑强度: 8。模型分辨率: 512。loss平滑: 开启。
DeepFaceLab620稳定版使用过程详解！
托尼不是塔克
10-09 5832
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....
YOLOV11训练模型时box_loss cls_loss dfl_loss损失值初始为0怎么办
最新发布
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<think>好的，用户遇到了YOLOv11训练时box_loss、cls_loss和dfl_loss初始值为零的问题。我需要先分析可能的原因，然后给出解决方法。 首先，用户提到的损失函数初始值为零，可能意味着模型在初始阶段没有有效的梯度更新。常见原因包括数据问题、初始化设置、损失计算错误或学习率不当。 检查数据加载是否正确。数据路径错误或标注格式不符可能导致模型无法学习。比如COCO格式的标注是否正确，类别ID是否从0开始。用户需要确认数据路径是否正确，并检查标注文件是否存在错误。 然后是模型初始化。YOLO模型通常会预加载权重，如果用户未正确加载预训练模型，或者自定义层初始化不当，可能导致参数初始化为零。特别是检测头的偏置初始化，引用[3]提到偏置初始化为较大负值以避免错误检测。如果初始化不正确，可能导致损失异常。 损失函数配置也需要检查。YOLOv11可能使用特定的损失组合，如box_loss、cls_loss和dfl_loss。如果这些损失函数的参数设置错误，或者权重为零，会导致损失值异常。需要确认配置文件中损失函数的参数是否正确，尤其是dfl_loss可能需要特定的参数设置。 学习率过高或过低也可能影响训练初期。过高的学习率可能导致梯度爆炸，损失值异常；过低则可能使模型无法有效更新。建议使用预训练模型推荐的初始学习率，并逐步调整。 另外，数据增强策略可能影响。如果应用了过强的增强，导致输入数据难以识别，模型无法学习。可以暂时关闭数据增强，观察损失变化。 调试步骤建议用户逐步排查：先检查数据，再确认模型初始化是否正确，接着查看损失配置，调整学习率，最后考虑数据增强的影响。同时，使用预训练模型作为起点，确保各组件正确加载。 总结下来，用户需要从数据、模型初始化、损失配置、学习率等方面逐一排查，结合引用中的信息，特别是偏置初始化和预训练模型加载，来解决问题。</think>关于YOLOv11训练时$box\_loss$、$cls\_loss$、$dfl\_loss$初始值为0的问题，以下是可能原因及解决方法： ### 一、原因分析 1. **数据加载异常** - 数据路径错误或标注格式不匹配（如COCO/YOLO格式混淆） - 输入图像尺寸与模型配置不匹配（如$img\_size=640$但实际输入为其他尺寸） - 类别标签未从0开始连续编号（需符合$class\_id \in [0, n-1]$） 2. **初始化问题** - 检测头未正确加载预训练权重（引用[2]中`YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'))`的加载方式需确认权重兼容性） - 偏置初始化未按规范设置（引用[3]提到需通过$bias\_init$设置合理初始值） 3. **损失计算配置错误** - 损失函数权重系数设置异常（如$loss\_weights=[0,0,0]$） - DFL损失参数未正确配置（需要设置$use\_dfl=True$及相关参数） 4. **学习率异常** - 初始学习率过高（如$lr0=0.001$变成$lr0=1.0$） - 预热阶段设置过短（如$warmup\_epochs=0$） ### 二、解决方法 1. **数据验证** ```python from PIL import Image import yaml # 检查标注文件 with open('data.yaml') as f: data_cfg = yaml.safe_load(f) print(f"类别数: {data_cfg['nc']}, 类别列表: {data_cfg['names']}") # 验证图像读取 img = Image.open('train/images/0001.jpg') print(f"图像尺寸: {img.size}, 模式: {img.mode}") ``` 2. **模型初始化修正** ```python # 正确加载预训练模型（引用[2]） model = YOLO('yolov11.pt').load('yolov11_base.pt') # 检测头偏置初始化（引用[3]） for m in model.model.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): b = m.bias.view(4, -1) b.data[:, 0] += math.log(8/(640/4)**2) # 调整检测层偏置 ``` 3. **损失配置检查** ```yaml # loss配置示例 loss: name: YOLOv11Loss box: 7.5 # 坐标损失系数 cls: 0.5 # 分类损失系数 dfl: 1.5 # DFL损失系数 use_dfl: True reg_max: 16 # DFL关键参数 ``` 4. **训练参数调整** ```python # 推荐训练配置 results = model.train( data='data.yaml', epochs=300, lr0=0.01, # 初始学习率 warmup_epochs=3, # 学习率预热 label_smoothing=0.1, momentum=0.9, weight_decay=0.0005 ) ``` ### 三、调试建议 1. 先使用$batch\_size=1$进行快速验证 2. 可视化初始预测结果： ```python from ultralytics.utils.plotting import plot_results plot_results('results.csv') # 损失曲线分析 ``` 3. 检查梯度传播： ```python for name, param in model.named_parameters(): if param.grad is None: print(f"No gradient: {name}") ```
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