DeepFaceLab 入门-卡咪卡咪哈-一个博客

前言

DFL入门其实比较简单，比较复杂的事如何把视频融合的更自然。如果真的想玩一玩换脸，建议还是GPU，CPU太慢了，我跑了快30多个小时才跑了不到2w step，效果也是让人着急。

至于GPU，如果没有资源的话，建议直接租云服务器，可以保存环境，也不贵。我看到网上很多人写了colab的教程，虽然colab免费，但是想要用colab练好一个丹，绝非易事，因为colab，网稍微不好一点，就会断掉，之前的工作白费，环境也不能保存。每次都得重新开始搭建环境等等，很麻烦。

代码路径：https://github.com/AntonioSu/DeepFaceLab

一、环境

1.CPU

这个的主要作用是调整下模型的参数，安装很简单，只需要clone笔者提供的代码库，然后再安装对应的requirements-cpu.txt

2.GPU

这个的主要作用就是训模型，安装也不复杂，只需要clone下之前的DFL，然后再安装对应的requirements-cuda.txt，笔者这里使用的是cuda11，如果没有GPU机器的话，建议租用云服务器，一个小时就几块钱，像2080这种机器，一个小时不到两块钱。

二、预备步骤

这个过程需要对原视频和目标视频都是如此处理，我这里仅以目标视频为例说明步骤

1.抽帧

这个需要提供原始视频，这个主要的功能就是利用ffmpeg采样视频帧，然后保存为图片，函数功能在mainscripts/VideoEd.py->extract_video

python3.7 main.py videoed extract-video –-input-file workspace/data_dst.mp4 –-output-dir workspace/data_dst/

2.提取人脸

这一步骤主要是从上一步骤中获取到的图片中，提取人脸，具体的方法参考：facelib/FANExtractor.py

python3.7 main.py extract —input–dir workspace/data_dst —output–dir workspace/data_dst/aligned —detector s3fd —output–debug

这个步骤是将图片压缩成文件，可有可无的步骤

python3.7 main.py util —input–dir workspace/data_dst/aligned —pack–faceset

3.排序

这个步骤主要是对生成的人脸排序，有多种方法可选，当然也可以跳过这个步骤

python3.7 main.py sort —input–dir workspace/data_src/aligned

三、训练

这个步骤就是最关键的步骤，需要训练模型，俗称炼丹。当以上步骤完成以后，就可以开始训练模型了，在训练的过程中，会不断生成预览图片，可以观察训练情况

python3.7 main.py train —training–data–src–dir workspace/data_src/aligned —training–data–dst–dir workspace/data_dst/aligned —model–dir workspace/model —model SAEHD —no–preview

如果在workspace/model目录下生成如下文件new_SAEHD_preview_SAEHD.jpg，则表示开始训练，这幅图片就是融合的预览图片。

这是训练到快2w step的融合，可以发现，第五列非常模糊

这是我训练到21w step的一个效果，可以发现第五列的融合已经很清楚了，效果有了质的提升

四、后处理

1.生成融合图片

这个步骤，就是根据之前训练好的模型，然后融合src头像到dst中，然后再保存数据到merged下

python3.7 main.py merge –output-mask-dir workspace/data_dst/merged_mask –input-dir workspace/data_dst –output-dir workspace/data_dst/merged –aligned-dir workspace/data_dst/aligned –model-dir workspace/model –model SAEHD

2.生成视频

这个步骤，就是将融合成的图片合成视频，就是利用ffmpeg将图片合成视频

python3.7 main.py videoed video-from-sequence –input-dir workspace/data_dst/merged –output-file workspace/result.mp4 –reference-file workspace/data_dst.mp4 –include-audio

THE END