DeepFaceLab 模型预训练参数Pretrain的使用!

Pretrain参数是20190501版本才加入的参数,作者加入这个参数的目的应该是提升模型的训练速度和增强适应性。具体有哪些提升,需要大家去摸索,我这里分享一下自己的使用过程。

这个参数仅针对SAE模型,并且只有在第一次启动的时候可以配置,配置完之后,一旦中断训练之后,这个预训练环节就结束了。

 

 

上图为预训练的效果图,这个界面红红绿绿配上灰色,看起来还挺好看。

 

除了颜色上的差别之外,看起来和平时的训练并没有什么差别。但是根据作者的描述,以及我们自己的验证,有些模型文件在预训练阶段并不更新。

具体的文件是LIAE模型: inter_AB.h5, DF模型: encoder.h5.

为什么要这样? 我…不知道啊…

想要结束预训练,只要关闭就行了。下载再次启动就是正常模式了。

用软件自带的素材,训练一段时间后的效果如上。

然后又换了一套素材,又跑了10000多个迭代。从预览图来看效果还可以。

最终合成了一下,效果如上。边缘还可以,脸部整体偏暗,两只眼睛看起来有点不一样。本文是纯演示,没有结论,如果大家使用这个预训练后有什么好的经验总结,欢迎留言。

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### 使用 DeepFaceLab 进行模型训练 #### 准备工作环境 为了顺利运行 DeepFaceLab,建议使用 Windows 或 Linux 操作系统。安装必要的依赖库,包括 Python 和 TensorFlow 等机器学习框架[^1]。 #### 数据准备 收集并整理用于训练的人脸图像数据集。通常需要两组不同的个体照片作为源图片(source)和目标图片(dst),每张图片应保持清晰度良好且正面朝向为主。创建两个文件夹分别存储这两类图像,并确保命名简单易识别[^2]。 #### 安装配置工具包 下载最新版本的 DeepFaceLab 并解压到本地磁盘上指定位置;打开命令提示符窗口进入该目录下执行 `setup_env.bat` 脚本完成虚拟环境搭建以及所需软件包自动部署操作[^3]。 ```bash cd path\to\DeepFaceLab call setup_env.bat ``` #### 预处理阶段 利用 extract 子模块提取人脸特征点信息并将原始素材转换成适合神经网络输入格式的小尺寸裁剪图。此过程会自动生成对应标签文件供后续步骤调用: ```bash python main.py videoed extract-video --input-file data_dst.mp4 --output-dir workspace/data_dst --debug python main.py extract --input-dir workspace/data_src --output-dir workspace/data_srcaligned --detector s3fd python main.py extract --input-dir workspace/data_dst --output-dir workspace/data_dstaligned --detector s3fd ``` #### 训练模型 启动 training 工具开始迭代优化权重参数直至收敛稳定为止,在这个过程中可以实时查看损失函数变化曲线来评估当前进度情况。推荐选用 SAEHD 架构因为它能够较好平衡性能与质量之间的关系[^4]: ```bash python main.py train --training-data-src-dir workspace/data_srcaligned \ --training-data-dst-dir workspace/data_dstaligned \ --model-dir models/SAEHD \ --model-name SAEHD ``` #### 后期合成测试 当满意于所得到的结果之后就可以尝试通过 convert 命令把经过修饰过的面孔无缝融合回原视频流当中去实现最终效果预览了: ```bash python main.py convert --input-dir input_dir --output-dir output_dir --model-dir model_SAE --force-model-name SAE ```
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