DeepFaceLab 20191220 版本主要是添加了优化素材的功能。这个功能本身我们也能实现,就是麻烦点,现在作者新增了脚本,便捷性有所提升。具体对比图如下:
![](https://pic4.zhimg.com/80/v2-15eff3a96b275da99c8793cdf1f8b64e_hd.jpg)
新功能的作用非常简单,就是提升src人脸图片的质量(清晰度,细节)。 训练模型有一个最简单的真理,就是"垃圾进垃圾出"或者说成“好进好出”。送进去的东西质量高,以后做出来的视频自然质量也高。
平时我们选素材,如果有选择余地,肯定会选1080p,4K之类,但是有些情况下是搞不到这么好质量的素材的。或者即便是高清的素材里也会取到质量不太好的人脸。这个时候新增的功能就非常有用了。
新功能的大概思路就是:备份原图信息,放大提升质量,缩小还原。
![](https://pic1.zhimg.com/80/v2-b63ac3d0e5fee9ac2670b0860dafe1fb_hd.jpg)
用的脚本和执行顺序如上图。
具体步骤:
第一步,2) extract images from video data_src.bat
![](https://pic1.zhimg.com/80/v2-30e6658b50d92a79acc4b242ed9549e8_hd.png)
第二步,4) data_src extract faces S3FD best GPU.bat
![](https://pic2.zhimg.com/80/v2-7abfe4eb076ed86dd02c238882d787d5_hd.png)
第三步,4.2.other) data_src util faceset metadata save.bat
![](https://pic3.zhimg.com/80/v2-1245bc4566f5b1f497eb83fe5c33add5_hd.png)
data_src/aligned下面会多出一个meta.dat的文件,保存了图片的元数据。没有这个元数据,DFL不会认你的图片。
![](https://pic2.zhimg.com/80/v2-f3ca3ad90ecfb27aaeb8924613b517ae_hd.png)
第四步,打开Topaz Gigapixel (关注公众号:托尼是塔克,输入giga获取破解版)
![](https://pic4.zhimg.com/80/v2-1089f89de38b8ceb907e63a9c60a0729_hd.png)
这一步分几个小的操作,先打开图片,然后设置放大倍数x2,输出路径为aligned_topaz(和aligned同级,手动创建这个文件夹) ,然后点击开始(Start)处理图片。 这个过程需要一些时间,因为Gigi本身也是基于深度学习的软件,处理起来不快。
![](https://pic1.zhimg.com/80/v2-1e32fe52f42aa1640e635b2dbb5eec38_hd.png)
第五步:重命名文件夹
data_srcaligned -> data_srcaligned_original
data_srcaligned_topaz -> data_srcaligned
第六步:把aligned_originalmeta.dat拷贝到aligned目录下面
第七步:运行 'data_src util faceset metadata restore.bat' 脚本。
![](https://pic3.zhimg.com/80/v2-0aa013f4b10f32b9bf4fc17be3af13f5_hd.png)
都搞完之后,人脸在质量上会有不少提升,然后就可以开始训练模型了。
![](https://pic2.zhimg.com/80/v2-0f4d2832269a14b49845b3c3f19e85b7_hd.jpg)
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