DeepFaceLab 功能特性多种模型 介绍
DeepFaceLab 是一种利用深度学习识别来交换图片和视频中的人脸的工具。这种技术在特定的场合下可以做出非常逼真自然的换脸视频。而
DeepFaceLab 是众多软件中，安装最简单，使用最方便，更新最快的一款软件。
功能特性
- 安装方便，环境依赖几乎为零，下载打包 app 解压即可运行（最大优势）
- 添加了很多新的模型
- 新架构，易于模型实验
- 人脸图片使用 JPG 保存，节省空间提高效率
- cpu 模式，第 8 代 Intel 核心能够在 2 天内完成 H64 模型的训练。
- 全新的预览窗口，便于观察。
- 并行提取
- 并行转换
- 所有阶段都可以使用 DEBUG 选项
- 支持 MTCNN，DLIBCNN，S3FD 等多种提取器
- 支持手动提取，更精确的脸部区域，更好的结果。
多种模型
H64 (2GB+)
64像素模型，和fakeapp，FaceSwap等相似，但是做了一些改进，使用低配置参数可以在低显存的情况下运行。
H128 (3GB+)
128像素模型，和h64类似，但是像素更高，随之细节更加丰富。适合3~4G显存。比较适合扁平的亚洲脸型
DF (5GB+)
全脸型的H128模型，强烈建议不要在SRC表面混合各种光照条件。
LIAEF128 (5GB+)
结合了DF, IAE的改进型128全脸模型，模型试图将SRC面变形为DST，同时保持SRC面特征，但变形幅度较小。模型存在闭眼识别问题。
SAE ( minimum 2GB+, recommended 11GB+ )
风格化的编码器，基于风格损失的新型优秀模型。通过神经网络直接完成变形/风格化。对于有障碍物的脸部也就较好的重建。
DeepFaceLab 功能特性多种模型 官网
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 [email protected] 举报，一经查实，本站将立刻删除。
