DeepFaceLab史上最快的环境搭建（虚拟环境）文章目录：一、测试环境二、搭建虚拟环境1、创建虚拟环境2、激活虚拟环境3、离开虚拟环境三、配置GPU环境四、安装配置python库包1、安装Anaconda（用清华镜像安装）2、安装python训练环境的库包4、安装face_recoginition包 （这个包也要用cmake进行编译）5、安装keras_contrib包：五、可能出现的错误和
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2023-11-03 15:48:19
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deepface--python包人脸识别的使用介绍安装人脸检测和对齐人脸特征表示特征向量验证所需权重位置 介绍deepface 是一个轻量级的python人脸识别和人脸属性分析（年龄、性别、情感和种族）框架。混合了多种模型：VGG-Face，Google FaceNet，OpenFace，Facebook DeepFace，DeepID，ArcFace和Dlib。该库主要基于 Keras 和
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2023-08-21 10:41:56
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简介Deepfakes是一种利用机器学习中的深度学习实现深度视频换脸的技术。这种技术在特定的场合下可以做出非常逼真自然的换脸视频。而DeepFaceLab是众多软件中，安装最简单，使用最方便，更新最快的一款软件。 这是一个github上的开源项目，所有人都可以查看源代码也能免费使用。这个项目的最大优点就是安装超级简单，几乎是无需安装。使用过程也不复杂，对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视
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2023-11-07 21:28:09
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这几天朱茵换脸杨幂的事件上了热门，我们群不存在该违法问题。然而因为网上的这个事件，2群排队已经可以说排到了明年。 群主表示等风波结束了再考虑新群，毕竟群主不想坐牢…… 请各新手们自己摸索学习，不要以进群为目的的打赏，我看到了我会退回，我没看到那就默默收下了（但你也依旧进不了群）文章目录 1. 四款换脸软件介绍 1.1 四款软件的简介 1.2 四款软件作者页面链接 2 Deepfacelab 新手教
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2023-10-25 17:22:06
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# 使用DeepFaceLab进行深度伪造：Python版本教程
## 引言
在人工智能和计算机视觉领域，深度伪造（Deepfake）技术逐渐引起了公众的关注。它通过深度学习算法，能够生成高度真实的虚假图像和视频数据。DeepFaceLab是目前较为流行的深度伪造工具之一，提供了多种功能，便利用户进行面部替换、图像合成等操作。本文将通过代码示例和流程图，介绍如何使用DeepFaceLab进行面
DeepFaceLab相关文章一：《简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项》 二：《继续聊聊DeepFaceLab（DeepFake）不断演进的2.0版本》 三：《如何翻译DeepFaceLab（DeepFake）的交互式合成器》 四：《想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（一）》 五：《想要提高DeepFaceLab（Dee
为了成功安装并配置 DeepFaceLab，首先需要准备开发环境和前置依赖。DeepFaceLab 是一个用于深度伪造的开源软件框架，它的安装过程相对复杂，涉及多个组件和库。以下是详细的步骤及说明。
## 环境准备
在安装 DeepFaceLab 之前，确保系统已经安装了必要的依赖项。以下是基本的运行环境要求：
- **操作系统**：Windows 10 64-bit
- **Python
目录DeepLab V1概述细节网络结构空洞卷积全连接CRF多尺度预测DeepLab V2概述细节ASPP DeepLab V1概述我们之前有提到FCN将分类网络的全连接操作转换成卷积操作，得到了端到端的分割网络，然后思考如何提高这个网络的效果。文中出现了两种思路，一种是将最后输出的特征图的尺寸变大，那么上采样之后的结果会好一点；另一种就是使用skip-connection操作，慢慢上采样，并且
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新版本了。今天我就针对2.0版本写一个详细的入门教程，争取做到只要会电脑的就能学会。话不多少直接进入正题，演示的软件版本为当天新鲜出炉的20200203版！1. 获取软件以及安装软件获取方法：QQ群：6594
严格上来说这个软件本身并不需要安装，他唯一需要的就是对应版本的显卡驱动，CUDA和CuDNN都非必须。下面我说一下如何安装正确的驱动版本。我尽量写得简洁清晰，希望大家都能看懂，但是，如果你连基本的电脑操作都不会，那我就无能为力了。本教程都是针对如下配置操作系统：Window server 2016(适用于Win10)显卡：Nvidia Tesla P80 11G（只要是N卡都差不多）D
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2023-09-15 20:48:47
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DeepFaceLab 2.0指南/教程此教程机翻自：https://mrdeepfakes.com/forums/thread-guide-deepfacelab-2-0-explained-and-tutorials-recommended什么是DeepFaceLab 2.0？ DeepFaceLab 2.0是利用机器学习来交换视频中人脸的工具/应用程序。 1.0和2.0有
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2024-05-27 23:41:22
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AI换脸软件出来很多年了，基于deepfake衍生出来很多，比如FaceSwap，FakeAPP，再到今天要说的DeepFaceLab。目前国内用的较多的还是最后一款，DeepFaceLab，我们以下简称DFL因为是集成环境，你不需要专业的知识去配置环境变量，安装依赖等操作，直接解压即用。虽然不像FakeAPP（已停更多年，没玩的意义）和FaceSwap带GUI操作界面，但实际操作并没有多么复杂，
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2024-06-19 09:38:12
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# DeepFaceLab 安装与使用指南
DeepFaceLab 是一个用于面部交换和生成的开源工具，它采用了一系列先进的深度学习技术，可以在视频和图像上实现出色的人脸处理效果。在本篇文章中，我们将介绍 DeepFaceLab 的安装步骤，特别是如何安装 Python 以及如何设置一个基本的开发环境。文中还将包括代码示例、甘特图以及类图，以帮助读者更好地理解整个流程。
## 1. 安装 Py
网站上的小白入门系列教程是基于2019.3.13的版本而编写，有部分内容已经发生了变化。而目前比较稳定的版本为620，这个版本保持了很长一段时间，并没有发现什么大问题，用着挺好。所以我决定针对这个版本从新写一个使用教程。（哭，写了几天项目作者开始疯狂更新版本….不过没关系620还是值得拥有！）这个教程主要是为了把一些更新的内容囊括进来，不会像小白入门那么细致，但是我会尽量写的通俗易懂。1. Dee
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2024-09-13 19:45:15
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# 深入学习 DeepFaceLab 的 Python 安装指南
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，DeepFaceLab 作为一款流行的脸部替换工具，受到越来越多开发者的关注。然而，对于刚入行的小白可能会对安装软件和相关环境有些不知所措。本文将详细介绍如何安装 DeepFaceLab 的 Python 环境，并为你提供每一步的详细操作。
## 整体流程
在开始之前，我们可以把整个安装
原创
2024-10-20 07:21:57
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1. 获取软件以及安装 软件获取方法：或者作者GITHUB：https://github.com/iperov/DeepFaceLab 安装方法： 双击最新版的7z文件。 选择安装路径，建议放在C盘以外的磁盘，路径尽量短点不要包含特色字符。 单击Extract开始解
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2024-05-15 06:27:33
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文章目录一，使用预训练(Pretrain)的模型1.1 什么是预训练（Quick96已有预训练模型）1.2 开始自己的预训练1.3 使用预训练模型1.4 有无预训练对比1.4.1 无预训练模型1.4.2 用作者提供的Quick96预训练模型1.4.3 用自己的预训练模型1.4.4 用自己的预训练模型+拷回*.npy文件二，重复利用你自己训练的模型三，适时的修改某些参数再训练四，另一些关系到质量的
DeepFaceLab教程 DeepFaceLab新手入门教程
工欲善其事必先利其器，想要玩转换脸，硬件，软件，系统必须跟上！先从准备工作说起。 ?硬件?软件?系统?驱动 硬件换脸软件出来也好几年了，但是目前依旧对硬件依赖比较大。想要在自己电脑上跑换脸软件就必须要一张显卡，想要轻松点，就必须要一张好显卡（今年搞一张好显卡不容易）。 显卡主
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2023-07-29 19:01:57
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简介DeepFaceLab是一种利用深度学习识别和交换图片和视频中的人脸的工具 这是一个github上的开源项目，所有人都可以查看源代码也能免费使用。个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单，几乎是无需安装，使用过程也不复杂，对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视化界面，但这一点很容易克服，只要看完这个简易教程人人都能学会。下面是关于这个项目的一些介绍，可以选择性阅读，不懂也没关系。&nb
# 如何在DeepFaceLab中安装Python
在使用DeepFaceLab之前，我们首先需要安装Python。DeepFaceLab是一个用于进行深度伪造技术的工具，它依赖于Python及其相关库来运行。本文将指导您完成安装Python的步骤，并确保您能够顺利使用DeepFaceLab。
## 整体流程
我们将通过以下几个步骤来完成整个安装过程。如下所示：
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-28 03:49:19
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