deepfacelab手机版

DeepFaceLab手机版堪称一款极为出色的头像换脸工具。它为用户准备了各式各样实用工具，用户仅需一键点击，就能便捷地挑选极为强大的特效，顺利领略与众不同的动画效果。不仅如此，还能够对图片展开制作，轻松创作出各类精美的画面。

deepfacelab能不能训练照片

没错，DeepFaceLab能够用于照片训练。这是一款开源软件，可对视频里的人脸图像进行提取、转换与合成，进而实现模仿视频中人物表情的效果。它借助深度学习技术训练照片，从而生成精准、逼真的人脸图像。运用DeepFaceLab，能把照片中的人脸转化为一系列图像，这些图像可用来模拟视频中人物的表情。不仅如此，它还能训练更为复杂的图像，比如照片系列，以打造出更为真实的表情。由此可见，DeepFaceLab既能用于照片训练，也能做出诸多有趣的视觉效果。

《deepfacelab手机版》软件特色：

1.功能超级丰富，给广大用户带来了非常便利的图片制作体验。

2.每一次制作完成的图片，都可以在线上进行分享。

3.操作手法非常简单，只需要点击屏幕就可以上传自己的图片，在线对它进行编辑，选择各种风格的妆容，顺利的完成换脸。

《deepfacelab手机版》软件亮点：

1.它适用于不同场合，可以让你打造出非常新颖的图片。

2.各种鲜艳的色彩画面进行了区分，城限让你以最快的速度选择自己需要的效果。

3.不仅可以更换人脸，也可以对服装进行改变，让你轻松的获得自己最满意的图片。

常见问题

1、人脸素材需要多少？

尽量不要减少数量，因为它属于有限且需替换的素材。依据各软件的脸图筛选规则以及网上大神的建议，一般而言，SRC脸图数量最好在700 - 3999左右，比如Deepfacelab的作者就觉得1500张即可。对于SRC来说，涵盖各种角度、表情以及光照条件下的内容越多越佳，极为相似的素材并无用处，反而会加重训练负担。

2、手动对齐识别人脸模式如何使用？

回车键：应用当前选择区域并跳转到下一个未识别到人脸的帧

空格键：跳转到下一个未识别到人脸的帧

鼠标滚轮：识别区域框，上滚放大下滚缩小

逗号和句号（要把输入法切换到英文）：上一帧下一帧

3、MODEL是个什么东西？

MODEL是借助人工智能，依据各类线条或其他奇特数据随机生成的虚假数据，类似于PS填充中的“智能识别”。你可前往https://affinelayer.com/pixsrv/ 这个网站，亲身感受MODEL的造假情况。

4、MODEL使用哪种算法好？

各有千秋，一般Deepfacelab使用H128就好了，其他算法可以看官方在GitHub上写的介绍：https://github.com/iperov/DeepFaceLab

5、Batch Size是什么？要设置多大？

Batch Size大致指的是一批训练所使用的图片素材数量，通常将其设置为2的倍数。该数值越大，对显存的需求就越高，不过由于每次处理的内容增多，迭代频率会随之降低。一般而言，在Deepfacelab中无需手动设定，软件会默认设置为显卡适配的最大值。依据网上信息以及本人实际测试，像我们这种进行64和128尺寸换脸操作时，Batch Size越大越好，原因是目前最为合理的数值远远超出了所有民用显卡的承载范围。

6、MODEL训练过，还可以再次换素材使用吗？

换DST素材：

可以！而且非常建议重复使用。

新建的MODEL大概10小时以上会有较好的结果，之后换其他DST素材，仅需0.5~3小时就会有很好的结果了，前提是SRC素材不能换人。

换SRC素材，那么就需要考虑一下了：

第一种方案：MODEL重复用，不管换DST还是换SRC，就是所有人脸的内容都会被放进MODEL进行训练，结果是训练很快，但是越杂乱的训练后越觉得导出不太像SRC的脸。

第二种方案：新建MODEL重新来（也就是专人专MODEL）这种操作请先把MODEL剪切出去并文件夹分类，这种操作可以合成比较像SRC的情况，但是每次要重新10小时会很累。

第三种方案：结合前两种，先把MODEL练出轮廓后，再复制出来，每个MODEL每个SRC脸专用就好了。

7、出现ValueError: No training data provided怎么办？

没有脸部数据，可能是你用其它软件截的脸，这是不行的，DFL仅支持自己截的脸。你可以将其它软件截的脸让DFL再截一遍就可以用了

8、出现ImportError: DLL load failed.

第一步，检查是否安装了Microsoft Visual C++ distributed 2015 X64。若已安装，接着通过百度下载api - ms - win - downlevel - shlwapi - l1 - 1 - 0.dll（32位）以及ieshims.dll，然后将这两个文件复制到DFL的“_internalpython - 3.6.8Libsite - packagescv2”文件夹里。

9、为什么我换的脸是模糊的

出现这种情况可能是由于运存过少、训练时间不足、src人脸数量太少、loss值过高（0.5以上图像就会有些模糊），以及“pixel_loss = True”（此为模糊开关）等因素。尽管512MB运存能够运行，但所得结果往往难以令人满意。建议使用2GB以上的运存，训练时间通常设置在10小时以上，loss值推荐控制在0.2左右。

10、为什么训练时loss值显示的是nan，而且马上就报错

这个我也不太清楚，或许是运存太低，解决办法就是在“Use lightweight autoencoder? （Y / n,:? Help skip: n）：”这里选择y（轻量编码器，速度快35%，就目前输出结果来看差不多）。

11、为什么loss值降到一定就不降了

通常情况下，当数值降到0.2左右时，训练就算相当成功了（一般这需要10小时以上，迭代100000次以上，像我这台电脑就需要训练一星期才能达到预期效果）。不过，也存在特殊情形，要是数值降到1左右就不再下降，有可能是人脸差异过大，比如把男人的脸贴到女人脸上这种情况，当然也不排除是训练时间不足导致的。

12、src需要多少个照片训练比较好

700~3000个左右，推荐1500个最好，太少的话即使loss降到0.1也是糊的，太多的话加重运算负担。

《deepfacelab手机版》小编点评：

通过查看最详细的换脸技巧，让你轻松完成操作，各种不同的功能都是免费提供，不会出现任何的费用，所有的图片都可以重新进行编辑，通过选择不同的背景颜色和场地，让你打造出高质量的精美图片。