DeepFaceLab 20191009版更新说明,SAEHD重磅来袭!

号外号外,DeepFaceLab又双叒叕更新了。而且是重磅更新哦!小伙伴,老伙计们注意了!

本次更新最大看点自然是SAEHD,被作者称为高端显卡的重量级模型,同时认为这个模型2020年打遍天下无敌手哦!

作者还在更新说明中附带了对比图。 SAE vs SAE HD, HD版本果然是杠杠滴! 当然这个还是有些夸张的嫌疑,可能iperov已经学会逛淘宝了…明白了买家秀和卖家秀。

从介绍来看,SAEHD可以生成更加稳定的人脸,抖动更少。同时可以生成亚像素级别的清晰度。启用TrueFace参数后效果更加惊人。

启用前的预览图:

启用后的预览图:

确实效果上有明显的提升(如果你看不出差别,那么可能是该换电脑和手机了~ 叠加起来看很明显)。

后面的预览图最后一列非常清晰,棱角分明,似乎脸上的小颗粒也已经被还原了。

这是一件让人开心的事情。当然,大家都懂得,SAEHD肯定不兼容之前的SAE模型,显卡又要呼啸了!


具体版本信息如下:

fixed wrong NVIDIA GPU indexes in a systems with two or more GPU
修复多张N卡序号错误的问题

fixed wrong NVIDIA GPU detection on the laptops
修复了笔记本电脑上N卡检测问题。

removed TrueFace model.
移除了TrueFace 模型

added SAEHD model ( High Definition Styled AutoEncoder )
添加SAEHD模型(高清样式的自动编码器)

Compare with SAE: https://i.imgur.com/3QJAHj7.jpg
与SAE比较https://i.imgur.com/3QJAHj7.jpg

This is a new heavyweight model for high-end cards to achieve maximum possible deepfake quality in 2020.
这是高端卡的新型重量级模型,可以称霸2020年(还有两个月~^_^)。

Differences from SAE:
与SAE的差别:

+ new encoder produces more stable face and less scale jitter
新的编码器生成的人脸更加稳定,抖动更少。

+ new decoder produces subpixel clear result
新的解码器可生成亚像素清晰度的视频

+ pixel loss and dssim loss are merged together to achieve both training speed and pixel trueness
pixel loss 和dssim loss 已经被合并进去,这样可以提升训练速度和像素真实性

+ by default networks will be initialized with CA weights, but only after first successful iteration
默认情况下,网络将使用CA权重进行初始化,但仅在首次成功迭代之后

therefore you can test network size and batch size before weights initialization process
因此,您可以在权重初始化过程之前测试网络大小和批次大小

+ new neural network optimizer consumes less VRAM than before
新的神经网络优化器消耗的显存有所降低

+ added option <Enable ‘true face’ training>
添加新的训练参数 trueface。

The result face will be more like src and will get extra sharpness.
启用后结果会更像src,并且可以提升清晰度。

Enable it for last 30k iterations before conversion.
启用这个参数最好在最后的3万迭代中。

+ encoder and decoder dims are merged to one parameter encoder/decoder dims
编码和解码的dims已经合并成一个参数

+ added mid-full face, which covers 30% more area than half face.
添加了mid-full脸类型,这个类型比半脸多出30%的区域。

example of the preview trained on RTX2080TI, 128 resolution, 512-21 dims, 8 batch size, 700ms per iteration:
实例演示,基于RTX2080ti, 128像素,512-21 dims , BS 8 每个迭代700ms

without trueface : https://i.imgur.com/MPPKWil.jpg
没有使用trueface

with trueface +23k iters : https://i.imgur.com/dV5Ofo9.jpg
使用了trueface

 

更多版本信息请参考:https://www.deepfakescn.com/?p=62

软件下载:https://www.deepfakescn.com/?page_id=24

   

--------------------------------------------------------------------------

申明:图文均由deepfakes 中文网原创,转发请注明出处,谢谢!

 网站官方入门交流群:659480116,663199843,672316851交流更方便,群文件!  

微信公众号:托尼是塔克(TonyIsStark)第一时间获取最新消息。

--------------------------------------------------------------------------

17 Comments

Add a Comment

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注