【AMP底丹】570万次迭代,直播炼丹必备,为实时换脸而生!
本帖最后由 安妮不安静 于 2023-11-14 14:44 编辑1、简单科普
AMP在SAEHD的基础上删减和引入了新的参数,使其更加适合于实时换脸的场景。如果你需要能灵活设置参数,实现高质量的视频换脸,那么肯定用SAEHD。如果你训练模型是为了应用在DeepFaceLive中实现实时换脸,那么推荐AMP。当然,SAEHD其实也是可以用于DeepFaceLvie。
2、AMP模型训练流程
先对大量人脸进行训练,然后再训练具体的人。为了实现这个操作需要如下步骤:1)将24.35G丰富光源和各类角度的面部RTM WF faceset数据集放到源目录的aligned下面。【OK】2)点击“ 6) 训练AMP模型 源对源 train AMP SRC-SRC.bat ” 开始训练,训练了570万次。【OK】3)删除模型文件夹中的_AMP_inter_dst.npy文件【OK】4. 然后再复制数据到scr和目标dst的aligned文件夹,应用源和目标的遮罩,点击"6) 训练AMP模型 train AMP"进行训练。【待你炼制你的女神】3、本模型的意义【好模型从不贱卖,只给有缘人】节约三周以上时间(此模型用Tesla A10 连续跑了两周,显卡都要跑冒烟。。。。哎,好心疼!),拿来就可以站在570万的肩膀上,稍微训练一下就直达600万迭代,获得更好的直播DFM模型
============= Model Summary ================ ==== Model name: AMPSRCSRC_AMP ==== ==== Current iteration: 5729109 ==== ====----------- Model Options ------------==== ==== resolution: 224 ==== face_type: wf ==== models_opt_on_gpu: True ==== ae_dims: 512 ==== inter_dims: 1024 ==== e_dims: 64 ==== d_dims: 64 ==== d_mask_dims: 22 ==== morph_factor: 0.5 ==== uniform_yaw: False ==== blur_out_mask: False ==== lr_dropout: n ==== random_warp: True ==== ct_mode: none ==== clipgrad: False ==== autobackup_hour: 0 ==== write_preview_history: False ==== target_iter: 0 ==== random_src_flip: False ==== random_dst_flip: False ==== batch_size: 8 ==== gan_power: 0.0 ==== gan_patch_size: 28 ==== gan_dims: 16 ==== ====------------- Running On -------------==== ==== Device index: 0 ==== Name: NVIDIA A10 ==== VRAM: 20.52GB ==== ============================================ 厉害啊 可惜灵石不够 厉害,厉害啊。 谢谢分享 黑羽毛 发表于 2023-11-13 17:00
厉害啊 可惜灵石不够
降低了二十就能买了哈哈 论坛没什么热度啊:( 虽然暂时用不到,还是想看看 这个玩过还不错 谢谢分享 厉害,厉害啊