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深度学习如炼丹,你有哪些迷信做法?网友:Random seed=42结果好
调参的苦与泪,还有那些「迷信的做法」。 每个机器学习领域的研究者都会面临调参过程的考验,当往往说来容易做来难。调参的背后往往是通宵达旦的论文研究与 GitHub 查阅,并需要做大量的实验,...
DeepFaceLab2.0 :超详细入门教程!
在这出门慌得一B,在家闲的D疼的日子,静下心来玩玩换脸黑科技也是一个不错的选择。新年新气象,DFL也迎来了2.0版本,虽然当前作者还在不断的修bug, 但是很多小伙伴肯定已经迫不及待的要去尝试...
2. 训练指南-deepfakes/faceswap:训练Faceswap,模型恢复和分析,手把手教学,简单快速上手!
本文来自faceswap论坛的翻译,并进行了稍作修改和补充说明,后续会继续优化!!在尝试上述任何操作之前,请确保您已阅读、理解并完成安装说明: 初识CV:deepfakes/faceswap:[第一步]安装faces...
deepfacelab SAE SAEHD模型训练参数详解
SAE是deepfacelab中最好最灵活的模型。通过合理的参数配置,你可以定制自己显卡的专属模型。 新版本更新了SAEHD,SAE的升级版。测试下来,收敛速度和效果要强于SAE。更新一下SAEHD的参数。 Enab...
DeepFaceLab教程:模型的异同,选择,基础操作!
关于视频换脸软件DeepFaceLab的完整使用流程已经在上一篇介绍过,为了演示方便,当时使用的是Quick96模型,而实际应用中使用最多的是SAEHD模型,后面又推出了AMP模型。那么问题来了,这么多模型...
北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?
编译 | 琰琰 大规模深度神经网络训练仍是一项艰巨的挑战,因为动辄百亿、千亿参数量的语言模型,需要更多的 GPU 内存和时间周期。这篇文章从如何多GPU训练大模型的角度,回顾了现有的并行训练范...