OpenFaceswap 入门教程(3): 软件参数篇!
OpenFaceswap 的使用可以说是非常简单,只要稍加点拨就可以学会,厉害一点的人根本不需要教程,直接自己点几下就知道了。看了前面安装篇和使用篇。我想大多数人应该会了。
当学会了使用之后,你可能对效果不满意,或者有一些特殊的需求,或者想要自定义某个过程。那么你可以调参数试一试,换脸的每一 步都可以设置参数。点击放大镜后面的齿轮图标就会显示参数页面。
============================================
该软件已经停更很久,推荐使用更新,更强的DeepFaceLab!
============================================
点击 IMAGES A后后面的设置图标后显示如上。你可以自定义的内容有:
Format :导出图片的格式,默认为jpg 。
Frame/Sec: 切割图片的帧率, 默认为25,A视频应该选择全帧率(查看视频属性可知,一般为24),而B视频如果比较长可以减小帧率,比如设置成10。
Prefix : 文件名前缀
jpg quality: 图片质量,数字范围为2到31, 2代表质量最高。
点击FACES A 设置图标后显示如上。
Detector: 默认为cnn ,cnn练图片提取器。通过小箭头还可以选择其他提取器。 提取器的不同主要体现在提取效果,提取时间,和提取需要的内存上。蓝色文章说的是,如果你使用的显卡显存为2GB ,那么你提取脸部的时候需要使用低内存引擎。
点击 MODEL 后面的设置按钮,可以看到比较多的配置选项。见几个最常用的说一下。
Trainer : 默认为Original。 这个选项选的是模型的类型。不同的模型会有不同的效果,而Original几乎是说有换脸软件都支持的模型。
Batch size :批处理大小,这个值一般来说越大越好,但是越到需要的计算机资源就越多。这个软件默认是64.
Show preview: 训练过程,是否显示预览窗口,一般都选。
Epochs:设置迭代的次数,比如设置1000次,那么模型训练次数达到1000就会自动停止。
Save interval: 模型保存间隔。
点击 SWAPS 之后的设置按钮后,显示如上。
Trainer : 模型选择
Converter: 转换器选择
Direction: 决定谁换谁,是A换B,还是B换A
Detector: 提取器。
Mask options , Adjust options 都是转换器的配置选项。
点击 MOVIE 后面的设置按钮,显示如上。这个参数和第一部的类似。
除了每一个步骤的配置之外,左上方还有几个图标挺有用。
点击保存图标,会跳出一个窗口,你可以把当前的配置保存起来,这样下次就不需要重新选择那么多目录了。
第二次打开的时候,只需要点击文件夹图标,然后加载config配置文件即可。
对于这个软件,使用的并不是很多,并未详细测试所有参数,大家可以自己摸索一下。
申明:图文均由deepfakes 中文网原创,转发请注明出处,谢谢!
dfl_h128 太慢,还是用 original 吧……
算力守恒,慢有慢的原因,质量高啊!
model的Trainer哪里,dfaker一直选不了,会报错,Lowmem估计是低内存模型,其他的GAN、GAN128、IAE 不知道具体哪个效果更好呢?
GAN不稳定的,IAE 会有形变,默认Original适应性比较强!
您好!请问一下用lowmem的trainer训练之后,swap步骤中不管选哪个converter都会出空白的图是怎么一回事呢?image found的数量正常,face detected数量为0
没遇到过,按理说Lowmen是低内存模式,并不会影响模型本身。是不是有其他原因引起的异常。
谢谢回复!我重新做了一遍就没遇到这个问题了…另外想请教一下swap的时候肤色有没有参数可以调的接近?
增长模型训练时间!
请问,点击[FACES A]弹出黑框框之后立马消失了,没有任何效果,目录里也没有提取的脸部图片,是哪里出问题了呢?我的显存是2GB,怎么设置低内存引擎?
我感觉拿Faceswap这个项目的app讲解更好,界面更人性化更友好,选项更多更细致。
https://github.com/deepfakes/faceswap
GTX970显存4g,内存16g,也只能用lowmen训练,别的都不能开始训练,正常不?
正常啊,6G显存,就能跑大部分模型了!
gan128训练完,转换不了
訓練結束 轉換沒換臉⋯⋯
这个openfaceswap能不能支持30系显卡?
我最近升级了一下机器,从1080ti换到3070 结果发现用这个软件 人脸能提取 但是用model跑训练就一直报错
[[Node: training/Adam/gradients/model_1/dense_2/MatMul_grad/MatMul_1 = MatMul[T=DT_FLOAT, _class=[“loc:@model_1/dense_2/MatMul”], transpose_a=true, transpose_b=false, _device=”/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0″](model_1/dense_1/BiasAdd, training/Adam/gradients/model_1/reshape_1/Reshape_grad/Reshape)]]
不支持哦。我应该有更新标注!这个软件比较老了,而且无人维护很久咯。