== 06.09.2021 ==
修复了模型保存错误。
AMP、SAEHD:添加选项“模糊遮罩”
模糊 训练样本的应用面罩之外的附近区域。
这 结果是脸部附近的背景变得平滑并且不太明显 换了脸。
这 精确 xseg 掩码 src 和 dst faceset 中的 需要 。
AMP、SAEHD:样本处理器数量不再 限制为 8,因此如果您有 16 个以上内核的 AMD 处理器,请增加分页 文件大小。
DirectX12 构建:更新 tensorflow-directml 到 1.15.5 版本。
== 12.08.2021 ==
XSeg 模型:改进的预训练选项
通用 XSeg :添加更多 面( faceset 是不公开的)和 使用预训练选项重新训练。 现在质量更高了。
使用新的通用 更新了 RTM WF 数据集 XSeg 蒙版 ,还添加了 490 张闭眼的脸。
== 30.07.2021 ==
导出 AMP/SAEHD:添加了“导出量化” 选项。 (之前启用)
使导出的模型更快。 如果您有问题,请禁用此选项。
AMP型号:
改变了 帮助 ct 模式的 :
更改 的 颜色分布 src 接近 样本的 dst 样本 。 如果 SRC faceset 是 deverse 就够了,然后 LCT 模式 大多数情况下很好。
默认 现在中间变暗 1024
返回 lr_dropout 选项
最后的 高损失样本 行为 – 与 SAEHD 相同
XSeg 模型:添加了预训练选项。
通用 XSeg :重新训练 预训练选项。 现在质量更高了。
使用新的通用 更新了 RTM WF 数据集 XSeg 掩码 。
== 17.07.2021 ==
SAE/AMP:GAN 模型恢复到 12 月版本, 哪个更好,在高分辨率假货上测试。
AMP: 默认 变形因子现在是 0.5
删除了 eye_mouth_prio 选项,永久启用。
已移除 蒙面训练,永久启用。
添加脚本
6) 训练 AMP SRC-SRC.bat
训练 AMP 的稳定方法:
- 获得相当多样化的 src faceset
- 将变形因子设置为 0.5
- 训练 AMP SRC-SRC 500k+ iters (越多越好)
- 删除 inter_dst 从模型文件
- 像往常一样训练
== 01.07.2021 ==
AMP 型号: 固定 预览历史
添加了“内部尺寸”选项。 模型没有改变。 应该 等于或大于 AutoEncoder 尺寸。
更多的暗淡更好,但需要更多的 VRAM。 您可以微调模型 大小以适合您的 GPU。
删除了预训练选项。
默认变形因子现在是 0.1
如何训练 AMP:
- 像往常一样训练 src-dst 。
- 删除 inters 模型文件。
- 训练 src-src 。 这意味着将 src 与 对齐 data_dst
- 删除 inters 模型文件。
- 像往常一样训练 src-dst 。
添加脚本
6) 将 AMP 导出为 dfm.bat
6) 将 SAEHD 导出为 dfm.bat
将模型导出 为 . 文件 格式以在 工作 DeepFaceLive 中 。
== 02.06.2021 ==
AMP 模型:添加了“ morph_factor ” 选项。 [0.1 .. 0.5]
值越小,出现的越像 src 的面部表情。
该值 训练大型 空间就越小 dst 越大 faceset 的 ,在神经网络中 。
典型的罚款值为 0.33
AMP 模型:添加了 SAEHD 中的“预训练”模式
默认预训练数据集更新为应用 通用 XSeg 掩码