DeepFaceLab进阶:H128,DF,SAE模型有何不同?哪个最好?

Posted wangpg

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了DeepFaceLab进阶:H128,DF,SAE模型有何不同?哪个最好?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

整个换脸过程中模型是最重要的一部分,耗时久,调优难,很多人虽然一直在跑模型,却并不知道每个模型的特点。

我也常常被问及:

到底用哪个模型换脸效果最好?

H128和DF有什么差别?

H64和H28有什么不同?

SAE是最好的吗?

全脸和半脸是什么意思?

等等问题。

今天,就专门写一篇文章,来统一解答这些疑问。

首先,来说说每个模型的特点。

 

H64模型

H64模型也被称为经典模型/原始模型(original),DeepFakes早期就是靠这个模型名震江湖,后来的FaceSwap,DeepFaceLab,Fakeapp都包含这个模型。

相比其他模型,这个模型速度最快,对系统的要求最低,但是同时效果也是比较差的一个。其中64代表的是头像的大小为64px *64px。 这是什么意思呢?这个意思就是,如果你需要替换的头像大小为64像素那么就刚刚好,如果你的视频脸特别大,那么不管你练多久,最终合成视频脸部肯定是模糊的。 H64轻量级最低显存要求为2G,H64默认参数需要3G。

 

H128模型

这个模型和H64的内部结构是完全一样的,唯一的差别就是像素不一样,简而意之就是能处理脸的大小不一样。这个模型对应的像素为128*128,能应对大部分远景和中景镜头,部分特写镜头也能勉强处理。所以他的好处非常明显,缺点嘛自然是需要更久的时间,更大的显存。H128轻量级需要4G显存,H128默认参数需要6G显存(5G+)。

 

DF模型

DF的结构和H64以及H128其实也是一样的。唯一不同的地方是DF为全脸模型(Full Face),像素为128*128 ,  使用该模型换出来的脸一般来说比H128更像,因为脸部面积大,但是兼容性更差,边缘问题突出。 显存要求为5G+

 

LIAEF128模型

LIAEF128模型的大小和DF一致,同样为全脸模型。但是内部结构有所不同,所以这个模型和前面的模型有本质的不同。LIAEF128能使换脸目标发生一定的形变,以解决换脸生硬的问题,以及一些边缘问题,和轻微遮挡的问题。但是形变容易导致相似度降低,你可能会看不出来谁换了谁。

 

SAE模型

各大换脸软件基本都是基于以上模型。但是DeepFaceLab却多出了一个模型SAE。按作者的说法,这是一个超级模型。其实从本质上来说,这并不是一个独立的模型,这是一个建立在上面所有模型之上的模型。通过SAE的参数配置,可以配置出以上各种模型。

也就是SAE最大的优势在于“参数可以配置” 。这个模型是DFL主打的模型,可玩性非常高,参数非常多,可以调优的空间也非常大。你可以自定义模型(DF/H/LIAEF,脸型(Half/Full),像素(64/128/256,稍微魔改可以512) ,还有N多参数可探索。

同时有几个缺点,容易崩溃,默认参数合成效果不理想(面具),跑起来特别慢,对系统要求最高。

 

看了几个模型的异同,大家应该有一个比较好的认识了。关于如何选择模型,你可以参考一下几个点。

  1.  我的配置,不同配置选不同模型。
  2.  我的耐心,不同耐心选不同模型。
  3.  我的追求,不同追求选不同模型。
  4.  我的场景,不同长选择不同模型。

这几点,不展开说了,其实就是从,时间,配置,效果之间做一个权衡。也就是说没有绝对好的模型,也没有绝对差的模型,只有合适的模型。这也是为什么有那么多模型并存的原因。

当然,不管你用什么模型,训练起来都不是那么简单,都需要有极大的耐心和恒心。

 

全脸和半脸的差别

最后来说说全脸(Full Face)和半脸(Half Face)。 对于这个概念很多人一知半解,很多人有根本性的误解,其实主要是怪这个名字取得不好。说真像之前,先来说说两种误解。

第一种: 全脸包含眉毛,半脸不包含眉毛,所以为了换眉毛我选DF

第二种:全脸是整张脸, 半脸是左边一半脸或者右边一半脸。

这两种都是错的,一个认为是垂直方向的一半,一个认为是水平方向的一半,都是被这个名字给误导了。

其实他是从内向外的一半。曾经有一个灵魂画手用一张图解释了两者的差别。

技术图片技术图片?

我不擅长画画,我就用齐天大圣孙悟空来做一个解说吧。所谓半脸就是猴哥“不长毛”的部分,全脸就是整张脸(不包括额头)。 就是这么简单!!!

以上是关于DeepFaceLab进阶:H128,DF,SAE模型有何不同?哪个最好?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

DeepFaceLab 模型预训练参数Pretrain的使用!

Quick96, SAEHD重置 DeepFaceLab更新至2019.12.28

[从零开始学DeepFaceLab-15]: 使用-命令行八大操作步骤-第6步:模型的选择与训练 - 进阶 - 打开Windows的GPU加速开关

[从零开始学DeepFaceLab-21]: 使用-命令行八大操作步骤-第6步:模型的选择与训练 - 进阶 - AMP模型训练参数详解与优化

[从零开始学DeepFaceLab-16]: 使用-命令行八大操作步骤-第6步:模型的选择与训练 - 进阶 - SAEHD模型训练参数详解与优化

[从零开始学DeepFaceLab-18]: 使用-命令行八大操作步骤-第6步:模型的选择与训练 - 进阶 - 使用“预训练模型”与“模型的预训练”