DeepFaceLab824版 Avatar模型尝鲜!

近期DeepFaceLab又出现了大规模高频次的更新,这对于喜欢这样软件的人来说应该是个好消息,我们又有新版本可以玩了。不过,近期更新的版本bug也不少啊….. 新手或者需要稳定炼丹的强烈推荐620版。

对于那些勇于跳坑,乐于跳坑的朋友,我们可以跳起来。824版本新加入的阿凡达模型(Avatar)让人充满了好奇怪。虽然完全不知道怎么玩,但是还是跟着作者的提示,加上自己的摸索成功的把模型跑出来了。接下来就分享一下Avatar模型的使用过程。

 

闲话已经说完,搞起搞起。玩这个版本你需要先做几个准备。

首先,当然需要新版软件,入群672316851可获得。

其次,你需要准备两个视频。SRC视频的要求比较高

根据文档介绍,这个src视频是有一些要求的。最硬性的要求是视频比例必须是1:1,这要求让我有点方。。。。

还有时长为10-20分钟,新闻报道类视频,背景为静态,每一帧中只有一张脸。

原话如下:

place data_src.mp4 10-20min square resolution video of news reporter sitting at the table with static background,other faces should not appear in frames.

 

经过研究光到达以上标准在训练模型的时候还是会报错。一脸懵逼后只能去看源代码,发现代码做了一个像素的限制,必须是1:1之外,还有….256×256,512×512,1024×1024等限制。

所以总结来说,你需要一个1:1 ,像素为512×512或者1024×1024的视频。 我为了偷懒就直接用了托尼的视频。

 

当以上两个条件具备后,我们就可以进入实操环节了。

第一步:2) extract images from video data_src.bat  分解src视频,全帧率,和以前的版本一样操作

第二步:3.2) extract images from video data_dst FULL FPS.bat 分解dst视频,全帧率。和以前的版本一样操作

第三步:4) data_src mark faces S3FD best GPU.bat

这一步的脚本是新增的,和之前提取脸图的脚本名字也有些差别,提取后的效果也是不一样的。 提取出来的并非脸部,而是整个上半身(估计是为了换头才会这样)。

第四步:5) data_dst extract unaligned faces S3FD best GPU.bat

这一步的脚本也是新添加的,不过提取后直观上来看并无差别,提取结果为dst的头像。

 

第五步:6) train AVATAR.bat

这个步骤大有不同,因为新加入了两个参数:Avatar,Stage。  

Avatar::我选的是2 head ,从字面意思是换头。

Stage:选默认 1  , 这个其实指的是Avatar模型的两个阶段,1代表第一个阶段,2代表第二个阶段。只有完成了两个阶段才能继续后面的步骤。

第一阶段,官方建议配置要求为6G显存,据说BS可以开到32 ,我默默的开了4…. 启动后预览图如上。这个布局一看就很高端,只是大头像两侧的彩色马赛克让我充满了恐惧。

第二阶段,6G显卡,bs4 ,这个我欣然接受。 想要进入第二阶段,你必须先把模型关了,重新启动,两秒内回车,将Stage参数改成2.

两个阶段,改变预览图的区域是不一样的。第一阶段专门练左边,第二阶段练右边。

第一阶段训练5万+迭代,第二阶段训练到头像足够清晰,然后就可以进入下一个步骤了。

 

第六步:7) convert AVATAR.bat

这一个环节又出现了一个新功能。叫交互式转换(Use interactive converter)。 默认为启动,直接回车后,没有任何参数就开始跳出一个交互式转换的帮助界面。

说实话,第一次看到这个我是蒙的。我现在也是蒙的,但是我知道怎么继续,直接按Tab键切换,按Enter键启动。

通过Enter可以暂停和继续,暂停的时候为头像,继续的时候为沙漏

转换结束后,可以看到data_dst/merged目录里面出现了很多图片。这些图片和data_src/aligned有点像,但是整个背景已经消失了。 以往我们跑基础模型(H128,DF,SAE)的时候,往往合成的图片为data_dst.mp4的分解出来的图片,但是avatar合成的却不是。 估计这个功能还没有完善,只是预览版而已。

第七步:8) converted to mp4.bat

这一部很简单,直接开启,输入3回车,就合成了视频。因为merged里面的图像为方形,所以合成后的视频也是方形的。最终效果有点一言难尽~欢迎大家入坑尝试。

 

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