條件建議：
deepfacelab有以下三種型別：安裝cuda9.2
準備材料
僅提取臉部
刪除錯誤檢測的影象
了解訓練
匯出面部移植影象**換）
將匯出的影象製作成電影
1.準備材料
data_src –「移植臉」
data_dst –「目標臉」
如上例所示，將準備好的材料重新命名為data_src和data_dst，並將它們放置在工作空間資料夾中。
每個匯出的影象都將匯出到工作空間資料夾中的「 data_src」和「 data_dst」資料夾。
3.僅提取臉部
從上一過程中匯出的影象中僅提取面部部分，並將其匯出為影象。
執行 「 4）data_src提取面部s3fd最佳gpu.bat 」，僅從data_src影象中提取面部。
執行 「 5）data_dst提取人臉s3fd best gpu.bat 」以僅從data_dst影象中提取人臉部分。
匯出的影象將匯出到「 data_src」和「 data_dst」資料夾中名為「 aligned」的資料夾中。
4.刪除錯誤檢測的影象
儘管在前面的過程中僅提取了面部部分，但不幸的是始終存在一些錯誤檢測。如果在學習過程中輸入了這些內容，則會對它們產生不利影響，應刪除它們。通常，將諸如「耳朵」，「處於愚蠢狀態的手」或「家具圖案」之類的意外面孔識別為面孔。
當執行「 4.2.2）按相似的histogram.bat排序的data_src」 時，data_src資料夾中對齊的影象按直方圖排序。我們不會在這裡解釋直方圖，但是這樣做會按照相似的影象進行排序，從而更容易找到假陽性影象。排序後，開啟資料夾並刪除錯誤檢測的影象。
類似地，對data_dst執行「 5.2）通過類似的直方圖對data_dst進行排序」，並在排序後刪除錯誤檢測到的面部影象。
5.訓練
這是基本的機器學習。使用「 6）train h64.bat」或「 6）train h128.bat」進行學習。
6）train h64.bat
以64 x 64畫素學習。這對於面部朝前的場景就足夠了。建議使用vram2gb或更高版本。
6）train h128.bat
以128 x 128畫素學習。自然地，這比「 6）train h64.bat」的質量更高，因此它的質量更高，但學習時間更長。這似乎更適合比西方人寬容的亞洲人。建議使用ram3gb或更高版本。
當執行「 6）train h64.bat」或「 6）train h128.bat」時，將首先詢問以下選項：
model first run. enter model options as default for each run.
write preview history? (y/n ?:help skip:n) :
如果設定為y，將儲存預覽螢幕，但由於不必要，它始終設定為n。
target iteration (skip:unlimited/default) :
目標迭代（跳過：無限制/預設）： 由於它是無限學習的，請按enter跳過
batch_size (?:help skip:0) :
批次大小越大，模型的準確性越高，但是學習速度越慢。如果批次大小太大，則train可能無法啟動。在我的環境（gtx 1080 ti）中，當批次大小為64時，train無法啟動。通常，批量大小為32。
feed faces to network sorted by yaw? (y/n ?:help skip:n) :
與data_dst相比，data_src影象很少時，設定y似乎是一件好事。通常是n。
flip faces randomly? (y/n ?:help skip:y) :
通過反轉垂直軸上的影象，我們將嘗試從相反側看時將其覆蓋，但是由於人臉不是完全對稱的，因此通常應將其設定為n。如果僅從左側或右側檢視材料，這可能會很有用。
use lightweight autoencoder(y/n ?:help skip:n) :
使用輕型編碼器的選項。使用較少的vram，但會降低質量。如果vram為4gb或更小，則必須選擇y。如果vram大於4gb，則設定為n。
use pixel loss? (y/n, ?:help skip: n/default ) : ?
不建議開啟畫素損失，因為這會增加模型損壞的風險。通常設定為n。
開始訓練
選擇以上選項後，將出現「tain預覽」視窗，tain將開始。選擇「訓練預覽」視窗時，可以執行以下操作。
p鍵 –重新整理預覽並重新整理預覽。即使您不按任何按鈕，預覽也會每15分鐘自動更新一次。
s鍵 –按s鍵儲存tain。即使您不按任何按鈕，它也會每15分鐘自動儲存一次。
enter鍵 –儲存tain並退出。如果要稍後重新啟動train，請執行「 6）train h64.bat」或「 6）train h128.bat」，train將自動從上次儲存的位置重新啟動。
根據機器的規格和材料，大約需要幾個小時到幾十個小時。
6.匯出面部移植影象**換）轉換時的選項
choose mode: (1) overlay, (2) hist match, (3) hist match bw, (4) seamless, (5) raw. default – 4 :
根據模式，有以下差異。請閱讀原始頁面以獲取詳細資訊。
這是一種轉換模式，（1）我認為疊加將以最舒適的感覺完成。輸入1，然後按enter。
mask mode: (1) learned, (2) dst . default – 1 :
通常（1）學到沒有問題。輸入1，然後按enter。
choose erode mask modifier [-200…200] (skip:0):
通常0是可以的，因此請按enter跳過。
choose blur mask modifier [-200…200] (skip:0) :
移植面部時是邊界的模糊，但是即使模糊較弱或模糊太強也很奇怪，因此通常中間的0很好，因此請按enter跳過。
choose output face scale modifier [-50…50] (skip:0) :
您可以在移植面部時調整尺寸。通常，0是可以的，因此請按enter跳過。顯然，如果data_src和data_dst的表面尺寸不同，則可能需要對其進行調整。
degrade color power of final image [0…100] (skip:0) :
增加值會增加移植後臉部的鮮豔度。但是，灰度基本上會變差，因此0通常更好。使用enter跳過。
選擇選項後，將開始匯出將面部移植到data_dst的影象。在「 data_dst」資料夾中自動建立影象，並建立「合併」資料夾。
最後
現在，您可以使用deepfacelab製作電影。
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