简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项 |
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简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项
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因为是Python程序，所以下载了预编译好的Windows版本后，除了检查作者是否有更新。 还可以直接git拉取作者的最新版本程序到： %你安装的DeepFaceLab目录%\_internal\DeepFaceLab\ 目录结构下载了预编译的Windows版本后，解压目录结构如下： 除了两个目录，就是一堆批处理（可以跟随中文网站的步骤做，但还是建议自己仔细阅读批处理文件名，以及最后的pdf手册）。 %你安装的DeepFaceLab目录% _internal #内部目录，源代码，库，软件。 workspace #工作目录，放原始视频和目标视频 1) clear workspace.bat 2) extract images from video data_src.bat 3.1) cut video (drop video on me).bat 3.2) extract images from video data_dst FULL FPS.bat 3.other) denoise extracted data_dst.bat 4) data_src extract faces MANUAL.bat 4) data_src extract faces MT all GPU debug.bat 4) data_src extract faces MT all GPU.bat 4) data_src extract faces MT best GPU.bat 4) data_src extract faces S3FD all GPU debug.bat 4) data_src extract faces S3FD all GPU.bat 4) data_src extract faces S3FD best GPU.bat 4.1) data_src check result.bat 4.2.1) data_src sort by blur.bat 4.2.2) data_src sort by similar histogram.bat 4.2.4) data_src sort by dissimilar face.bat 4.2.4) data_src sort by dissimilar histogram.bat 4.2.5) data_src sort by face pitch.bat 4.2.5) data_src sort by face yaw.bat 4.2.6) data_src sort by final.bat 4.2.other) data_src sort by black.bat 4.2.other) data_src sort by brightness.bat 4.2.other) data_src sort by hue.bat 4.2.other) data_src sort by one face in image.bat 4.2.other) data_src sort by original filename.bat 4.2.other) data_src util add landmarks debug images.bat 4.2.other) data_src util recover original filename.bat 5) data_dst extract faces MANUAL RE-EXTRACT DELETED RESULTS DEBUG.bat 5) data_dst extract faces MANUAL.bat 5) data_dst extract faces MT all GPU .bat 5) data_dst extract faces MT all GPU + manual fix.bat 5) data_dst extract faces MT best GPU.bat 5) data_dst extract faces S3FD all GPU + manual fix.bat 5) data_dst extract faces S3FD all GPU.bat 5) data_dst extract faces S3FD best GPU + manual fix.bat 5) data_dst extract faces S3FD best GPU.bat 5.1) data_dst check results debug.bat 5.1) data_dst check results.bat 5.2) data_dst sort by similar histogram.bat 5.3) data_dst sort by blur.bat 5.3) data_dst sort by dissimilar histogram.bat 5.3) data_dst sort by face pitch.bat 5.3) data_dst sort by face yaw.bat 5.3.other) data_dst sort by final.bat 5.3.other) data_dst sort by original filename.bat 5.3.other) data_dst util recover original filename.bat 5.4) data_dst mask editor.bat 6) train DF.bat 6) train H128.bat 6) train H64.bat 6) train LIAEF128.bat 6) train SAE.bat 7) convert DF debug.bat 7) convert DF.bat 7) convert H128 debug.bat 7) convert H128.bat 7) convert H64 debug.bat 7) convert H64.bat 7) convert LIAEF128 debug.bat 7) convert LIAEF128.bat 7) convert SAE debug.bat 7) convert SAE.bat 8) converted to avi.bat 8) converted to mov(lossless+alpha).bat 8) converted to mp4(lossless+alpha).bat 8) converted to mp4.bat 9) util convert aligned PNG to JPG (drop folder on me).bat changelog_en.txt manual_en.txt manual_en_google_translated.pdf manual_ru.pdf （四）使用软件 放置素材文件文件就这么放，名字也是固定的。 %你安装的DeepFaceLab目录%\workspace\data_src.mp4 #源视频，用它的脸。 %你安装的DeepFaceLab目录%\workspace\data_dst.mp4 #目标视频，替换到它身上。 预处理视频生成帧图片 2) extract images from video data_src.bat #从源视频生成静态帧图片，可以选帧率（图片数）。 3.2) extract images from video data_dst FULL FPS.bat #从目标视频生成全部帧图片，可以先用3.1截取小段。生成后的帧图片放置在如下目录： %你安装的DeepFaceLab目录%\workspace\data_dst\ %你安装的DeepFaceLab目录%\workspace\data_src\ 生成脸部数据 4) data_src extract faces S3FD all GPU.bat #从源静态帧图片，生成源脸部。 5) data_dst extract faces S3FD all GPU.bat #从目标静态帧图片，生成目标脸部。生成后的脸部图片放置在如下目录： %你安装的DeepFaceLab目录%\workspace\data_dst\aligned\ %你安装的DeepFaceLab目录%\workspace\data_src\aligned\别急着下一步，这里需要对图片进行人工筛选。 去掉模糊的源脸部，去掉被遮挡的源脸部，等等。具体可参考英文文档或中文网站。 作者写道： 99.995% 的成功或失败率都是因为糟糕的目标/源的脸部数据 所以你99.995%的时间都应该用在保证你的脸部数据是精心的准备好的。 你不能把素材一股脑全扔进去，否者结果保证令你失望，进去的是垃圾，出来的也是垃圾。 开始训练吧当你准备好的素材，去掉了糟糕或者识别失败的脸部，就可以训练了。 6) train SAE.bat #不同的训练方式请参考文档，或者中文网站。训练后生成的模型数据放在这个目录： %你安装的DeepFaceLab目录%\workspace\model\训练时间可能会很长，训练的参数得自己去理解。。。 Running trainer. Loading model... Press enter in 2 seconds to override model settings.Using plaidml.keras.backend backend. INFO:plaidml:Opening device "%这里应该显示找到的你的显卡或CPU%" Loading: 100%|######################################################################| 323/323 [00:02 |
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