軟件介紹

Deepfacelab最新版是一款在國外非常出名的AI換臉軟件，這款軟件非常適合在惡搞的時候進行使用。我們可以通過Deepfacelab中文版來將圖片和視頻中的人臉進行更換，從而換成你需要的人臉，并且這款軟件能夠保證更換人臉之后毫無任何破綻。

Deepfacelab最新版采用目前最為先進的人臉識別技術(shù)，我們只需要簡單的幾步就可以完成人臉的更換。而且Deepfacelab漢化增強版還擁有非常強大的智能化處理功能，能夠在更換人臉之后對臉部細節(jié)進行處理，從而制作出完美的照片。

Deepfacelab最新版軟件特色

1、安裝方便，環(huán)境依賴幾乎為零，下載打包 app 解壓即可運行（最大優(yōu)勢）

2、添加了很多新的模型

3、新架構(gòu)，易于模型實驗

4、人臉圖片使用 JPG 保存，節(jié)省空間提高效率

5、CPU 模式，第 8 代 Intel 核心能夠在 2 天內(nèi)完成 H64 模型的訓練。

6、全新的預(yù)覽窗口，便于觀察。

7、并行提取

8、并行轉(zhuǎn)換

9、所有階段都可以使用 DEBUG 選項

10、支持 MTCNN，DLIBCNN，S3FD 等多種提取器

11、支持手動提取，更精確的臉部區(qū)域，更好的結(jié)果。

模型介紹

H64 (2GB+)

64像素模型，和fakeapp，F(xiàn)aceSwap等相似，但是做了一些改進，使用低配置參數(shù)可以在低顯存的情況下運行。

H128 (3GB+)

128像素模型，和h64類似，但是像素更高，隨之細節(jié)更加豐富。適合3~4G顯存。比較適合扁平的亞洲臉型

DF (5GB+)

全臉型的H128模型，強烈建議不要在SRC表面混合各種光照條件。

LIAEF128 (5GB+)

結(jié)合了DF, IAE的改進型128全臉模型，模型試圖將SRC面變形為DST，同時保持SRC面特征，但變形幅度較小。模型存在閉眼識別問題。

SAE ( minimum 2GB+, recommended 11GB+ )

風格化的編碼器，基于風格損失的新型優(yōu)秀模型。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接完成變形/風格化。對于有障礙物的臉部也就較好的重建。

Deepfacelab最新版使用教程

Deepfacelab最新版怎么畫遮罩？

首先我們要明白Mask的意思，從字面意義來看Mask是口罩、面具的含義。要知道Mask的用法很廣，無論是網(wǎng)頁還是在Photoshop，After Effects都是繞不過去的進階功能，在DeepFaceLab上Mask也有同樣的用處。如果沒有Mask會如何呢。

假如不用遮罩：本身dst是戴眼鏡的，那么src換出來之后也是沒有眼鏡，而眼鏡腿還在兩邊，效果自然不佳。

用了遮罩止以后就會看到眼鏡出來了。

當然，這只是遮罩的一個很小的應(yīng)用場景，要知道AI換臉中要處理的問題有很多，比如邊緣越是平滑就越好融合，這個時候只要預(yù)處理一下aligned就可以極大的提高效率。

更不要說這種特效處理，假設(shè)dst中演員的眼睛和臉頰嘴巴需要做特效處理，類似上圖，假如不進行遮罩處理，那么換出來之后就會比較尷尬，不會出現(xiàn)上圖中眼睛暴起、牙齒損壞、臉頰凹陷等待效果。

常見問題

1、人臉素材需要多少？

盡量不要少，因為它是有限的且需要被替換的素材，根據(jù)各軟件的臉圖篩選規(guī)則和網(wǎng)上大神的建議，總體來說，SRC臉圖最好是大概700~3999的數(shù)量，像Deepfacelab的作者，他就認為1500張夠了。對于SRC，各種角度、各種表情、各種光照下的內(nèi)容越多越好，很接近的素材沒有用，會增加訓練負擔。

2、手動對齊識別人臉模式如何使用？

回車鍵：應(yīng)用當前選擇區(qū)域并跳轉(zhuǎn)到下一個未識別到人臉的幀

空格鍵：跳轉(zhuǎn)到下一個未識別到人臉的幀

鼠標滾輪：識別區(qū)域框，上滾放大下滾縮小

逗號和句號（要把輸入法切換到英文）：上一幀下一幀

3、MODEL是個什么東西？

MODEL是根據(jù)各種線條或其他奇怪的數(shù)據(jù)經(jīng)過人工智能呈現(xiàn)的隨機產(chǎn)生的假數(shù)據(jù)，就像PS填充里的“智能識別”，你可以從 https://affinelayer.com/pixsrv/ 這個網(wǎng)站里體驗一下什么叫MODEL造假

4、MODEL使用哪種算法好？

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

5、Batch Size是什么？要設(shè)置多大？

Batch Size的意思大概就是一批訓練多少個圖片素材，一般設(shè)置為2的倍數(shù)。數(shù)字越大越需要更多顯存，但是由于處理內(nèi)容更多，迭代頻率會降低。一般情況在Deepfacelab中，不需要手動設(shè)置，它會默認設(shè)置顯卡適配的最大值。根據(jù)網(wǎng)上的內(nèi)容和本人實際測試，在我們這種64和128尺寸換臉的操作中，越大越好，因為最合理的值目前遠超所有民用顯卡可承受的范圍。