DeepFaceLab相关文章

一：《简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项》 二：《继续聊聊DeepFaceLab（DeepFake）不断演进的2.0版本》 三：《如何翻译DeepFaceLab（DeepFake）的交互式合成器》 四：《想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（一）》 五：《想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（二）》 六：《友情提示DeepFaceLab（DeepFake）目前与RTX3080和3090的兼容问题》 七：《高效使用DeepFaceLab（DeepFake）提高速度和质量的一些方法》 八：《支持DX12的DeepFaceLab（DeepFake）新版本除了CUDA也可以用A卡啦》 九：《简单尝试DeepFaceLab（DeepFake）的新AMP模型》 十：《非常规的DeepFaceLab（DeepFake）小花招和注意事项》

在2021年5月30日的版本中，作者试验性的加入了AMP模型。 目前版本就有3个模型了：

AMP：对应amplifier（放大器），因为目标的面部表情被放大到源脸。 这个模型可以控制morph factor（变形因子）参数,可以在合成前指定 0.0 到 1.0 的参数值。 当然还有很多具体的描述请看作者原文档吧。

需要足够多样的源脸数据集。

设置morph factor（变形因子）为0.5

运行6) train AMP SRC-SRC.bat脚本，训练源到源到50万次以上迭代 (越多越好)

从model目录中删除inter_dst文件

常规训练——也就是运行6) train AMP.bat

测试的内容都删了，才发现忘记截图……只能文字举个例子。 AMP模型最大的特点就是合成时指定morph factor变形因子。

所以当morph factor介于0.0到1.0之间时，合成效果就在更像源/更像目标之间浮动。 试了一下确实是这样，但是对比SAEHD似乎没找到AMP的优点，它到底是干嘛用的。

个人怀疑，它是不是用于源难以重现目标所有表情时的一个选择？ 如果你知道，请不吝赐教。 .

平时用的正常的模型，有很多参数选择。 可以根据自己的显卡调整分辨率和学习网络的各种选项。 简称SAEHD：High Definition Styled AutoEncoder 之前各种文章都是用的这个模型（也没别的啊）。 .

最快速的模型，没有任何选项，固定96分辨率，全脸。 因为固定了选项，所以会自动用作者提供的预训练数据（所以很快）。 可以用在低端显卡上，比如2GB+的NVidia，或者4GB+的AMD。.

用这个模型可以快速的试一下，出效果。 缺点是分辨率太低了，量变引起质变，有时导致最终效果不佳（不仅是分辨率）。 .