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
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2024-08-12 16:42:21
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文章目录一，官方版本已支持RTX30XX二，不支持RTX30XX系列显卡？三，原因与临时解决方案3.1 原因3.2 临时解决方案四，更多讨论 一，官方版本已支持RTX30XX【更新】 作者把RTX3000之后和之前分成了两个版本，对应RTX3000以上显卡和老显卡。 实际测试也发现，上次更新的1222版本，在老显卡上的确会有点问题，所以更新吧。和从前一样，官网的Windows版本打包下载。有磁力链
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2024-05-05 07:52:43
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1. 四款换脸软件介绍FakeAPP Faceswap Openfaceswap Deepfacelab1.1 四款软件的简介名称FakeAPPFaceswapOpenfaceswapDeepfacelab （集成环境版）简介可能是国内网络传播最广的换脸软件 GUI最为亲切但是2.2版本很差开源软件 后期版本有GUI 源码玩家可以修改测试Faceswap的GUI套壳版 目前停更且作者网站跳转到De
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2024-04-20 20:13:20
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针对rtx30系列的Build版本已经出现了有一阵子了，但是提取速度让热抓狂。对于那些动辄几千几万张图片的人来说，光一个提取就可以让人崩溃了。3090用户内心os：好不容易抢了个30的卡，没想到提取速度还比不上10系列，这是闹哪样？gtx1070表示：1万多rtx3090还不如我跑得快，哈哈哈！具体有多慢？没有对比就没有伤害。下面用默认的data_dst素材比较一下！GTX1070下面，802版，
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2024-07-18 00:41:19
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文章目录前言一、Deeplabcut是什么？二、使用步骤1.环境配置1.1安装anaconda1.2换源1.2安装CUDA和CUdnn（GPU)2.Deeplabcut安装2.1 下载文件2.2导入文件3.运行Deeplabcut总结 前言是第一次使用deeplabcut遇到的一些问题以及使用方法，会引用一些他人写的文章以及视频链接来帮助大家解决问题，能读其他人文章好解决的我就不写了h
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2024-08-15 17:01:14
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Deeplab V1 Background： CNN的一个特性是invariance（不变性），这个特性使得它在high-level的计算机视觉任务比如classification中，取得很好的效果。但是在semantic segmentation任务中，这个特性反而是个障碍。毕竟语义分割是像素级别的分类，高度抽象的空间特征对如此low-level并不适用。 所以，要用CNN来做分割，就需要考
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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前几天发了一篇DFL2.0的文章，不少已经用过DFL的小伙伴都有一个疑问：DFL2.0到底有什么提升？有什么不一样？我要不要更新？应该怎么更新？因为时间经历的原因我也还没有深入研究，但是可以和大家分享下以显而易见的一些点。 * 仅支持N卡，不再支持A卡！因为作者觉得支持A卡有点累，所以A卡被放弃了。对于A卡用户来说有点可惜。 从深度学习的角度来说，确实是N卡支持的比较好。虽然
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2024-03-08 09:38:36
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一、Deeplab v2 对应论文是 DeepLab: Semantic Image Segmentiation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFsDeeplab 是谷歌在FCN的基础上搞出来的。FCN为了得到一个更加dense的score map，将一张500x500的输
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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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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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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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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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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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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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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我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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2024-03-07 09:28:30
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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
