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1.AI 换脸是什么原理?
2.DeepFaceLab原理笔记1-形象解释
3.deepfacelab中文稳定无错版，已修复大量bug（RTX3000系列）
4.AI换脸-DeepFaceLab教程 DeepFaceLab新手教程
5.我还没看清，他就变脸了：Deepfakes究极进化，换脸行云流水，推特10万点赞
6.deepfacelabsrc含头发设置

AI 换脸是什么原理?

       AI换脸实际上是多项技术的一个结晶，它的应急联动系统源码基础是Cautoencoder自编码器，它主要用于的压缩和降噪等等，人脸识别算法最经典的搭配是基于LBP特征的Cascade Classifier。它从输入中提取特征，再根据特征把输入重新生成出来，以实现压缩和降噪等功能。

       我们将抽象的特征称作code特征码，从输入提取特征码的过程称作encode编码，根据特征码得到输出的过程叫做decode解码，我们再把实现编码的结构称作encoder编码器，同理也有decoder解码器，它们的结构并不是一成不变的。

       目前我们能看到的绝大多数换脸视频都是通过，faceswap和DeepFaceLab这两个项目制作的，它们的流程大同小异，DeepFaceLab是个开源项目。

       第一步将视频逐帧保存成，每个视频各取两帧用于示意。

       第二步人脸对齐，定位出人脸上的关键点，然后根据关键点将人脸转正，第三步人脸分割换脸时只换这一部分就可以了。

       第四步训练换脸模型，用处理好的人脸训练换脸模型，它生成的就是我们想要的。

       第五步合并，调整生成脸的肤色、光照和清晰度等，得到更自然的合并效果，再把处理好的同创源码拼接成最终的视频。

DeepFaceLab原理笔记1-形象解释

       本文将从直观角度阐述DeepFaceLab的核心原理，解释其内部运作机制。

       如图所示，DeepFaceLab的架构采用了一种结构化布局，其中最核心的部分是双向操作的DF结构。

       DF结构中，对于源图和目标图，共享权重的Encoder和Inter层被采用，这意味着它们使用相同的权重参数，但各自拥有独立的Decoder。共享权重确保了信息在不同图像间的一致性，而独立Decoder则保证了每个图像的独特性。

       原理在于，通过Encoder提取出的公共特征，比如人脸的姿态、表情等信息，Decoder则专注于捕获每个图像的独有特性，包括形状和贴图等。

       在推理阶段，目标图经过Encoder处理后，其特征信息被传递至源图的Decoder，进而生成合成图像。这一过程实现了将训练有素的源图Decoder中保存的独有信息输出至目标图，从而实现了换脸效果。

       考虑到Encoder的输出容量限制，如果容量过大，信息直接传递，那么在训练源图和目标图时，输出效果会非常好，但源图Decoder将无法保存人脸形状和贴图信息，导致换脸时效果不佳。

       DeepFaceLab的缺点主要体现在两个方面：一是万能模型在换脸时受到目标图像的影响较大，尤其是人脸形状和贴图的改变；二是光影效果表现不佳。

       针对万能模型的libz源码问题，其原因在于：在万能模型下，目标图像的形状和贴图等信息在训练过程中，由于图像不断变化，导致Decoder难以保存这些独特信息，这些信息只能通过Encoder传递。因此，尽管形状信息传递良好，但贴图只能部分传递，导致结果模糊。

       光影效果不佳的原因是，Encoder传递的贴图信息不足以提供详细的光影信息，更倾向于提供大致的光照信息。如果需要传递更多细节的光影效果，直接传递全部贴图可能更为合适。

deepfacelab中文稳定无错版，已修复大量bug（RTX系列）

       本文介绍了一个经过优化的deepfacelab中文版本，作者已修复了大量bug，确保运行流畅无误。此版本适用于RTX系列及TI系列显卡，包括RTX、RTX、RTX、RTX、RTX、RTX、RTX、RTX。您可直接下载使用，链接为：pan.baidu.com/s/1MDqA_M... 提取码：j7ur。此版本来自百度网盘超级会员V2的分享，确保为您提供稳定且无错误的使用体验。

AI换脸-DeepFaceLab教程 DeepFaceLab新手教程

       对于想要使用AI换脸工具DeepFaceLab的新手，硬件配置是个关键。软件对显卡要求不高，WAF源码但Nvidia显卡（至少4GB显存）更推荐，确保驱动是最新的。N卡用户可选择DFL_RTX_series_.exe或DFL_DX_.exe，非系列显卡用DFL_UPTO_RTXTi_.exe。

       下载DeepFaceLab软件时，请根据显卡型号选择对应版本。安装时，注意杀毒软件可能的误报和文件删除问题，建议禁用或在安装后再启用。解压密码统一为。解压后，软件目录包含_internal和workspace文件夹，内部脚本负责换脸过程。

       换脸过程分为几个步骤：首先，通过src和dst视频提取图像，输入帧率和格式；然后自动提取人脸，可能需要缓存GPU。如果素材复杂，可能需要手动筛选。接着，训练模型（如SAEHD），推荐使用4G以上显存，设置好参数后进行训练，可能耗时长，但也可购买预训练模型。模型训练完成后，应用模型进行人脸替换，调整参数以达到理想效果，最后合成视频。

       每个批处理文件的操作都相对直观，新手需耐心跟随步骤，过程中可能遇到显卡驱动、软件版本或设置问题，记得对症下药。sed源码通过预览和调整，逐步优化换脸效果。总的来说，虽然操作涉及细节，但遵循指导，逐步实践，新手也能逐步掌握DeepFaceLab的换脸技术。

我还没看清，他就变脸了：Deepfakes究极进化，换脸行云流水，推特万点赞

       鱼羊 栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

       Deepfakes技术已经进化到了令人难以分辨的地步。下面将展示一段视频片段，让您体验这一技术的魔力。

       视频中，一位说话的人类角色，从比尔·哈德变成了施瓦辛格，整个换脸过程流畅自然，仿佛行云流水，让人难以察觉。

       如果您未能看清，这里提供对比：左边是比尔·哈德，右边是施瓦辛格。接着施瓦辛格转身，又变回了比尔·哈德，整个过程没有任何拼接痕迹。

       这段视频是由名为ctrl shift face的团队制作的，他们从高清视频（p）中截取。视频发布后，在推特上引起轰动，赞数已超过万。

       此外，冷静的观众还提到了碧萝奶奶，赞叹两人相似的程度令人难以置信。

       换脸技术已经到了难以辨认的程度，甚至可以将侧脸也处理得流畅自如，这是一些前辈换脸技术所做不到的。

       在一次访谈中，嘉宾比尔·哈德在转脸时，面部瞬间变成了汤姆·克鲁斯，而且是年少时的模样。

       这展示了AI换脸技术的高超，使得换脸过程浑然天成，推特评论区一片惊叹声。

       这段视频中，嘉宾从比尔·哈德变为了汤姆·克鲁斯，再变回了自己，就连手放在嘴上时就已经变回了原貌，证明了换脸技术对遮挡面部处理也能应对自如。

       在一次低眉的瞬间，嘉宾又变为了赛斯·罗根，主持人已经“坏掉”。

       如果在访谈中变脸吓到主持人不太合适，那么给**换主角也是一个不错的应用。

       有趣的是，DeepFaceLab这个开源项目是这些换脸技术的软件工具包，安装简单，使用方便，更新及时，在GitHub上有超过颗星。

       这个项目不仅代码开源，还提供了多种模型，如H、H、DF、LIAEF和SAE等，每个模型各有特点，从硬件要求不高到更高性能不等。

       用户只需按照官网提供的教程，执行视频转、提取脸部、训练模型、人脸替换和合成视频五个步骤即可。

       对于想要了解或尝试AI换脸技术的用户，DeepFaceLab中文官网提供了丰富的教程和下载通道。

       尽管DeepFaceLab描述的硬件要求不高，但背后可能有昂贵的GPU提供支持，因此团队可能需要资金。

       团队提供了三档氪金服务：浅层假面（每月1美元）、深层假面（每月5美元）和深层假面（每月美元），其中后者可以下载各种换脸数据集。

       值得一提的是，ctrl shift face团队专注于将男艺人的面部替换到小**中，提供了一些有趣的换脸内容。

deepfacelabsrc含头发设置

       在DeepFaceLabSRC中，用户可以采用多种方法设置头发，具体包括：

       1. 提取原始素材中的头发并合成：DeepFaceLabSRC能够从原始素材中提取头发贴图，并将其应用于目标人物的合成。这种方法有助于保留原始素材中的头发纹理和颜色，使合成结果更加真实。

       2. 使用头发遮罩进行合成：该软件支持使用头发遮罩来合成，这有助于区分头发和其他区域，以便更有效地控制头发合成的结果。

       3. 手动涂抹头发进行合成：DeepFaceLabSRC还允许用户手动涂抹头发。用户可以在目标人物的头部区域进行绘制，然后将所画的头发应用于合成过程中。

AI换脸deepfacelab简易教程

       欢迎使用deepfacelab，AI换脸技术的简易教程。本指南将引导您完成AI换脸的基础流程。让我们开始吧。

       首先，进入workspace目录，您将看到一系列批处理文件。每个文件都对应着一个步骤，操作简洁易懂。若需清理，请执行批处理并输入"y"。

       接着，我们需要对视频进行帧分解。对于data_src视频，按照原视频帧数分解。若需指定帧数，可右击编辑。分解后的将保存在workspace/data_src目录。

       对data_dst视频同样进行分解，操作同前。分解后的可用于后续步骤。

       接下来，提取出视频中的人脸。对data_src使用DLIB库提取人脸，执行批处理。提取出的人脸经过排序，可自选执行查看效果。

       对data_dst进行相同操作，提取人脸。去除非人脸后，素材准备完成。我们将开始训练转换。

       使用H模式进行训练，操作批处理文件即可。训练过程中，loss值将逐步降低。通常，训练时长约为2小时，完成后再查看效果。不满意时，可重新执行训练步骤。

       完成训练后，使用H模型进行转换。通过批处理，自选参数完成转换。转换进度将显示在界面。转换后的保存在data_dst/merged目录。

       最后，将转为视频格式。执行批处理文件，完成转换。打开workspace目录，查看result.mp4文件，即为成品。

       以上是基本流程。deepfacelab提供丰富功能，尝试其他训练器，探索更多可能性。教程结束，期待您的精彩创作。

       深感荣幸，能与您分享deepfacelab的参数设置说明。通过github（传送门）可获取更多深入信息。如有错误，欢迎指正。

简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项

       DeepFaceLab是一个运用机器学习技术进行视频人物面部替换的工具，起源于Reddit上的开源项目，因神奇女侠换脸视频走红后被各大网站禁用，但随后朱茵换杨幂和徐锦江的视频使其在国内引起关注。除了DeepFaceLab，FaceSwap和OpenFaceSwap等其他作者的软件也存在。下面介绍一些关键信息和使用注意事项：

       下载与安装

       下载DeepFaceLab的官方地址是deepfacelab.top，具体步骤和安装指导请访问该网站。

       操作要点

       1. 训练时间：从零开始，可能需要上百万次迭代以获得理想效果。复用预训练模型可以大幅缩短时间，但效果与模型质量相关。

       2. 素材准备：对源脸部进行筛选，去除模糊或遮挡部分。作者强调，.%的成功或失败都源于源脸部数据的质量，务必精心挑选。

       训练过程

       准备好筛选过的素材后，开始训练。训练过程会显示图像偏离度，通过预览窗口可以随时停止。训练结束后，根据选择的合成方式生成或视频。

       模型与参数调整

       不同模型（如H、H、DF等）有不同的参数设置，如选择轻量级模型、开启像素损失等，但需注意可能带来的内存消耗和模型稳定性问题。

       转换参数

       转换时，有固定参数如模式选择和基本的历史匹配，而如遮罩修改、颜色调整等部分参数可以进行微调，以适应具体需求。

       对于复杂的操作步骤和参数，提供详细的视频教程供学习，教程由deepfacelab.top提供。