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DFL模型 中英面板图

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高级丹童

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发表于 2020-11-28 18:17:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
DFL模型 中英面板图  对照图
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发表于 2020-12-2 12:33:32 | 显示全部楼层

[0] 每隔几个小时自动备份 ( 0..24 帮助:? ) : ?
自动备份模型文件,每N小时进行预览. 备份地址在model目录下<>_autobackups/01


[n] 写预览历史 ( y/n 帮助:? ) : ?
记录将写入预览历史记录 <ModelName>_history 文件夹内。


[0] 目标迭代 : ?
0
预训练或者新建模型才用 训练多少次停止 新手无脑0即可

[y] 随机翻转面孔 ( y/n 帮助:? ) : ?
不选择这个选项,预测的脸看起来会更自然,但是src脸部可能没有覆盖dst脸部所有面对的方向。
新手无脑Y

[8] 设置bs值 ( 帮助:? ) : ?
大的批量大小总是更好的神经网络的泛化,但它可能导致显存溢出错误。根据你的显卡手动调整合适值。

敲黑板 模型不要看迭代次数 你BS4迭代一百万和 别人BS30迭代一百万质量不是一个档次 选好自己合适的bs值 新手常见问题崩溃后调整这个参数即可 低于4还崩溃就别试了 要么换显卡 要么换模型 新手建议从4开始 一点点加 不报错就好


[128] 分辨率 ( 64-640 帮助:? ) : ?
更高的分辨率需要更多的VRAM和训练时间。对于-d archi,值将被调整为16和32的倍数。


[f] 脸型 ( h/mf/f/wf/head 帮助:? ) : ?
半脸(h)、中脸(mf)、全脸(f)、整脸(wf)、头(head)。半脸具有更好的分辨率,但脸颊区域更少。中脸比半脸宽30%。(整脸)覆盖了包括前额在内的整个脸部。(头)可以遮盖整个头部,但需要使用XSeg进行src和dst面部设置。
一般f  wf   大佬玩head 小弟玩 h

[df] 自动编码器结构 ( 帮助:? ) : ?

'df' keeps more identity-preserved face.
'liae' can fix overly different face shapes.
'-u' increased likeness of the face.
'-d' (experimental) doubling the resolution using the same computation cost.
Examples: df, liae, df-d, df-ud, liae-ud, ...
  “df”使更多identity-preserved脸。
  “liae”可以解决过度不同的脸型。
  ' - u '增加相似的脸。
  “- d”(实验)翻倍分辨率使用相同的计算成本。
  例子:df、liae df-d、df-ud liae-ud,……

一般模型 都写三个参数代表模型名字   解码器 脸型 分辨率
例如  Liae WF 512    DF WF 512  ……

解码器可以自由组合 例如 DF  DF-UD  DF-D  Liae  Liae-UD
脸型也一样 例如 F WF  HEAD



[256] 自动编码器大小 ( 32-1024 帮助:? ) : ?
所有面部信息都将打包成AE暗角。如果AE暗角数量不足,则例如无法识别闭眼。更多的暗角会更好,但需要更多的VRAM。您可以微调模型大小以适合您的GPU。


[64] 编码器大小 ( 16-256 帮助:? ) : ?
更多的暗淡有助于识别更多的面部特征并获得更清晰的效果,但需要更多的VRAM。您可以微调模型大小以适合您的GPU。



[22] 遮罩解码器大小 ( 16-256 帮助:? ) : ?
典型的遮罩尺寸=解码器尺寸 / 3。如果您从dst遮罩中手动切出障碍物,则可以增加此参数以获得更好的质量。



[n] 眼睛优先 ( y/n 帮助:? ) : ?
通过强制神经网络以更高的优先级来训练眼睛,有助于在训练过程中解决眼睛问题,例如“异形眼睛”和错误的眼睛方向(尤其是在HD架构上)。 前后对比
训练眼睛有问题才开启 对眼 白眼什么的 再开启训练 一般 默认N

[n] 样本的均匀偏航分布 ( y/n 帮助:? ) : ?
由于面集中的侧面数量较少,有助于修复模糊的侧面的问题。


[y] 将模型和优化器放置在GPU上 ( y/n 帮助:? ) : /?


[n] 使用学习率下降 ( n/y/cpu 帮助:? ) : ?
当对脸部进行足够的训练后,您可以启用此选项以获得更高的清晰度并减少子像素抖动,从而减少迭代次数。在“禁用随机扭曲”之前以及在GAN之前启用它。
n-禁用。
y-启用
cpu -在CPU上启用。这允许不使用额外的VRAM,从而减少了20%的迭代时间。


[y] 随机扭曲 ( y/n 帮助:? ) : ?
需要随机扭曲来概括两个面孔的面部表情。当对面孔进行足够的训练后,您可以禁用它以获取额外的清晰度并减少子像素抖动,从而减少迭代次数。
训练的到足够像 之后再关闭 新手无脑Y

[0.0] GAN ( 0.0 .. 10.0 帮助:? ) : ?
以生成对抗性的方式训练网络。强制神经网络学习面部的小细节。仅在对面部进行足够的训练且不禁用时才启用它。典型值为0.1

[0.0] true face. ( 0.0000 .. 1.0 帮助:? ) : ?
实验选项。将结果脸识别为更像src脸。更高的值-更好的辨别力。典型值为0.01。比较-

[0.0] 面部风格训练  ( 0.0..100.0 帮助:? ) : ?
了解预测面部的颜色与内部蒙版中的dst相同。如果要将此选项与whole_face一起使用,则必须使用XSeg训练过的蒙版。警告:仅在10k次迭代后启用,当预测面部清晰时才启用它 足以开始学习样式。从0.001值开始并检查历史记录更改。启用此选项会增加模型崩溃的机会。
面部颜色差异过大比如阿凡达换阿凡提 一个蓝脸 一个普通脸 和颜色转移一样需要训练到足够像 可以合成的效果以后再打开此参数训练这个要一点点开 训练后看到效果不够再加  新手无脑0.0

[0.0] 背景风格训练 ( 0.0..100.0 帮助:? ) : ?
了解预测面部的遮罩外部区域与dst相同。如果要将此选项与whole_face一起使用,则必须使用XSeg训练的遮罩。对于Whole_face,则必 须使用XSeg训练的遮罩。这可以使面部 更像dst。启用此选项会增加模型崩溃的可能性。典型值为2.0
同理面部风格训练  新手无脑0.0

[none] 用于src脸部设置的颜色转移 ( none/rct/lct/mkl/idt/sot 帮助:? ) : ?
更改drc样本附近的src样本的颜色分布。尝试所有模式以找到最佳的颜色。
脸色差异不太大可以用这个一般训练的人脸足够像了  关闭训练可以合成的时候 再次打开训练调整这个参数来学习颜色  新手直接默认none

[n] 梯形裁剪 ( y/n 帮助:? ) : ?
梯度裁剪减少了模型崩溃的可能性,从而牺牲了训练速度。


[n] 启用预训练模式 ( y/n 帮助:? ) : ?
使用大量各种各样的面孔预训练模型。此后,可以使用模型更快地训练模型。
正常使用默认关闭即可    新建模型前期需要开的 新手无脑关闭即可
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初级丹圣

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发表于 2020-11-29 23:00:52 | 显示全部楼层
很好,我英文版对照这个弄得
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初级丹师

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发表于 2020-11-30 14:56:03 | 显示全部楼层
我英文版对照这个弄得
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代换服务QQ84402310

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发表于 2020-12-2 12:34:35 | 显示全部楼层
84402310 发表于 2020-12-2 12:33
[0] 每隔几个小时自动备份 ( 0..24 帮助:? ) : ?
自动备份模型文件,每N小时进行预览. 备份地址在model目 ...

帮助信息才更重要   对小白友好, 大佬觉得不对可以直接指出来谢谢 我也玩的不久
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高级丹师

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发表于 2020-12-3 11:25:32 | 显示全部楼层
感谢楼主分享,这正是萌新需要的
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初级丹圣

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发表于 2020-12-3 12:40:59 | 显示全部楼层
大哥,你这个回复更NB,这个可以放教程区域里了。
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发表于 2020-12-8 12:44:43 | 显示全部楼层
这个很实用 很有帮助  回复也很强
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初级丹师

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发表于 2020-12-8 18:06:08 | 显示全部楼层
很实用啊 对照下
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高级丹师

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发表于 2020-12-8 21:59:33 | 显示全部楼层
感谢大佬发的对照
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