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【随风技术论】个人观点理解仅限技术论

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高级丹圣

多领域技术控

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发表于 2021-1-4 11:17:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 随风 于 2021-5-29 00:38 编辑

先声明,以下文章仅是技术讨论,如涉及观点不同,不针对个人的坪击


从接触一路走来,不管在论坛、贴吧,还是Q群,说到DFL从训练到合成都是以月计,几十万几百万迭代为基础,而我无缝合成最多的都不超过4天五十万迭代,还是从零开始。
想了想原因大概有以下几点:
一、对DFL软件的了解不够
由于DFL里有很多参数,也没有十分详细的具体步骤,导致很多人都走弯了路,包括我,之前发布16小时出神丹那时候方向其实就是走偏了,但很快我就发现不对,没再往下走
二、初始需求的改变
刚开始或许你的目的很简单,要的只是要把A脸换到B脸,但慢慢的,你去追求神丹、追求极限角度、追求完美、追求细节、追求更高的像素等等,各种的追求。然后就陷到里面去了
三、盲目的钻牛角尖
当SRC或模型缺角度导致训练停滞还一味的想着以时间能换来好效果
当目标视频清晰有限(如噪点),还把花大量时间把效果(第五例)练到细节呈现。导致最终合成脸部的像素突兀
诸多等等。。。

DFL的映射
这个观点或许全网就我提出,说太深估计难理解, 我打个比喻,印刷技术通过四色板(CMYK)的胶片层层印出我们常见的宣传单。把这四张透光胶片放到背光下能很清晰的看到内容(比如头像)
我们的模型就像是这些层层的胶片,初始模型胶片上没有任何信息,所以成像非常的慢。
复用神丹,有着之前的映射信息,就像是胶片的映像残留,所以一开训就算不用跑迭代都会成像,而且会看到上次训练的影像
模型层层胶片根据SRC和DST脸部标注进行扭曲拉伸对应,跑一段时间你看到的成像信息是即像又不像的效果,那是因为胶片的信息在从新输入,随着新的信息灌入,之前的映像就会慢慢的消去
而这个信息演变过程就要从像素与RGB基色板开始说
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优秀版主论坛元老

发表于 2021-1-5 00:34:05 | 显示全部楼层
用心了
不过用了一个更复杂的概念来解释神经网络的迁移学习,可能对萌新更难理解了

神丹的作用本质是复用以前学过知识,来加快新知识的学习
以打游戏为例
复用神丹就像你已经是个英雄联盟高手,那你转去打王者荣耀,很快就能上手升段,因为你在英雄联盟里学到的打野、带线、团战技巧,照样在王者荣耀里可以复用,只是操作细节上会有些变化,大局观维持不变。
从零开始练丹就像你第一次玩MOBA游戏,你玩王者荣耀肯定会踩坑。

你说的用白图清洗模型,就像让一个英雄联盟高手,去玩了三年斗地主,再让他打英雄联盟时,他已经把当初学的技巧都忘光了
朋友们可以偶尔充值一下灵石,支援坛主一顿外卖
显卡闲置时也可挖矿赚点零花钱,一天利润60点我看教程
全站默认解压密码dfldata.xyz
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发表于 2021-9-7 05:24:55 | 显示全部楼层
顶!看了技术贴少走弯路了
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初级丹圣

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发表于 2021-1-4 11:48:56 | 显示全部楼层
刚巧看到,赶紧拜读下。
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看看,借鉴一下
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收藏,学习,谢谢分享
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