deepfacelab换脸

deepfacelab换脸是一款非常好用的系统工具类型的软件，本款软件将会为用户提供非常专业的ai换脸功能，用户可以轻松地剪辑自己的视频，只需要将所保留的内容选中即可，选中的视频内容将会一键换脸。

《deepfacelab换脸》软件特色：

1.软件中的功能非常的丰富，每一个特效都可以让视频效果变得更加完美。

2.操作方法非常的简单，只需要一张图片或者是一段视频，就可以快速的完成创作，将视频中或者图片中的人脸换成自己的。

3.素材库将会不断的进行更新，让用户们有更多的创作素材。

《deepfacelab换脸》软件亮点：

1.完成视频的创作之后，用户需要等待15秒即可导出高清的视频。

2.用户需要将想要替换的脸部状态提前圈起来处理好每一个细节，这样可以增强视频的真实性。

3.可以手动提取人脸，也可以自动提取人脸，提取出来的人脸状态都非常的还原。

常见问题

1、人脸素材需要多少？

尽量不要少，因为它是有限的且需要被替换的素材，根据各软件的脸图筛选规则和网上大神的建议，总体来说，SRC脸图最好是大概700~3999的数量，像Deepfacelab的作者，他就认为1500张够了。对于SRC，各种角度、各种表情、各种光照下的内容越多越好，很接近的素材没有用，会增加训练负担。

2、手动对齐识别人脸模式如何使用？

回车键：应用当前选择区域并跳转到下一个未识别到人脸的帧

空格键：跳转到下一个未识别到人脸的帧

鼠标滚轮：识别区域框，上滚放大下滚缩小

逗号和句号（要把输入法切换到英文）：上一帧下一帧

3、MODEL是个什么东西？

MODEL是根据各种线条或其他奇怪的数据经过人工智能呈现的随机产生的假数据，就像PS填充里的“智能识别”，你可以从 https://affinelayer.com/pixsrv/ 这个网站里体验一下什么叫MODEL造假

4、MODEL使用哪种算法好？

各有千秋，一般Deepfacelab使用H128就好了

5、Batch Size是什么？要设置多大？

Batch Size的意思大概就是一批训练多少个图片素材，一般设置为2的倍数。数字越大越需要更多显存，但是由于处理内容更多，迭代频率会降低。一般情况在Deepfacelab中，不需要手动设置，它会默认设置显卡适配的最大值。根据网上的内容和本人实际测试，在我们这种64和128尺寸换脸的操作中，越大越好，因为最合理的值目前远超所有民用显卡可承受的范围。

6、MODEL训练过，还可以再次换素材使用吗？

换DST素材：

可以！而且非常建议重复使用。

新建的MODEL大概10小时以上会有较好的结果，之后换其他DST素材，仅需0.5~3小时就会有很好的结果了，前提是SRC素材不能换人。

换SRC素材，那么就需要考虑一下了：

第一种方案：MODEL重复用，不管换DST还是换SRC，就是所有人脸的内容都会被放进MODEL进行训练，结果是训练很快，但是越杂乱的训练后越觉得导出不太像SRC的脸。

第二种方案：新建MODEL重新来（也就是专人专MODEL）这种操作请先把MODEL剪切出去并文件夹分类，这种操作可以合成比较像SRC的情况，但是每次要重新10小时会很累。

第三种方案：结合前两种，先把MODEL练出轮廓后，再复制出来，每个MODEL每个SRC脸专用就好了。

7、出现ValueError: No training data provided怎么办？

没有脸部数据，可能是你用其它软件截的脸，这是不行的，DFL仅支持自己截的脸。你可以将其它软件截的脸让DFL再截一遍就可以用了

8、出现ImportError: DLL load failed.

首先检查Microsoft Visual C++ distributed 2015 X64装了没有，如果装了就找度娘下载api-ms-win-downlevel-shlwapi-l1-1-0.dll（32位）和ieshims.dll复制到DFL的“_internalpython-3.6.8Libsite-packagescv2”中，

9、为什么我换的脸是模糊的

运存过少，训练时间不够，src人脸过少，loss值太高（0.5以上都有点糊）以及"pixel_loss = True"（就是模糊的开关）都会导致这种情况，虽然512MB可以运行，但是结果肯定是不尽人意的，推荐运存2GB以上，训练时间一般10h以上，loss值推荐0.2左右。

10、为什么训练时loss值显示的是nan，而且马上就报错

这个我也不太清楚，可能是运存太低，解决办法就是“Use lightweight autoencoder? （Y / n,:? Help skip: n）：”选择y（轻量编码器，速度快35%，输出结果目前看来差不多）。

11、为什么loss值降到一定就不降了

一般来说降到0.2左右训练就很成功了（一般需要10+h，Iter100000+，而我的电脑需要训练一个星期才能达到目标效果），但是也有特殊情况，降到1左右不再降的可能是脸差的太厉害了，比如讲一个男人的脸贴一个女人身上，当然也有可能是时间不够。

12、src需要多少个照片训练比较好

700~3000个左右，推荐1500个最好，太少的话即使loss降到0.1也是糊的，太多的话加重运算负担。

《deepfacelab换脸》小编点评：

1.用户的所有需求都可以得到满足，让用户们提高编辑视频的效率。

2.观看其他用户发布在平台中的素材，可以获得更多的创意和思路，让用户们创造出创意满满的视频内容。