4770k)をサポートしていることを前提としています。https://imgur.com/U1EWSvtフルフェイスは、できるだけ多くの顔をカバーするために推奨されるface_typeモードであり、SAE/SAEHDモデルのデフォルトモードでもあります。ハーフフェイスモードは、H64およびH128モデルのデフォルトのface_typeモードでしたが、SAE/SAEHDモデルをハーフフェイスとしてトレーニングすることもできます。中間(中)顔は、半分の顔よりも約30%広い領域をカバーする新しいモードです。顔の詳細を解決するために解像度がより多く使用されるため、より良い詳細を提供します(上記の写真)。ミッドフェイスモードは、カバレッジとディテールの妥協点となるはずです。現在のところ、最高のGPUは、ほとんどのVRAMを備え、一般に高速なGPUです。パフォーマンスの数値については、SAEスプレッドシートを確認してください。現在、NVIDIAはAMDよりも高速です。24GB(最大256、SAEで最大解像度)モデルの解像度は、実行中のモデル/ソフトウェアのバッチサイズとタイプに依存することに注意してください。上記の数値はまったく正確ではなく、8GBの1080で256モデルを実行できますが、SAEなしでは実行できません。RTXで192しか実行できない可能性がありますが、追加機能と低バッチサイズで低速です。d_ch_dimsは、オートエンコーダー/エンコーダー/デコーダーの寸法を制御する設定です。これらは、パフォーマンスの向上または品質の向上の両方に変更できますが、実際に変更する必要がない限り、デフォルト値のままにしておく必要があります。次の情報は100%正確ではありません。iperovによって書かれたDFLマニュアルから取られたもので、Google翻訳で翻訳され、私によって解釈されますニューラルネットワークについてほとんど知らない人です。一部の用語は正しくない可能性がありますが、各オプションがどのように機能し、技術的に面倒な準備ができているかを大まかに理解する必要があります:a)AE_DIMSは自動エンコーダーの寸法サイズを制御しますネットワークの機能に影響します顔のすべての特徴、表情などを学習/認識します。値が低すぎると、特定の機能が適切に学習されない可能性があります(開眼/閉眼、さまざまな方向を向いている目、開眼/閉口、歯など)。LIAE-256のデフォルト設定。エンコーダーの寸法を制御します大きなパターン(顔の構造)を学習/認識するネットワークの機能に影響します。LIAE-21のデフォルト設定。デコーダーの寸法を制御します小さなパターン(顔の詳細)を学習/認識するネットワークの機能に影響します。LIAE-21のデフォルト設定。それらを変更する場合、16などの要因を技術的に使用する必要はありませんが、この要因によってae_dims値を変更し、e/d_ch_dimsで21を下回らないようにすることをお勧めしますそれを行いますが、vramの使用量が増加し、トレーニングの実行が大幅に遅くなります。SAEHDはe/d_ch_dimsを1つの設定にマージし、上記のデフォルトで見ることができるように両方で同じです。ヒント:1.バッチサイズを小さくしてトレーニングを開始し、しばらくしてからモデルを大きくすることができます。これにより、モデルをより速く一般化し(基本形状など)、バッチサイズを大きくすることができます。次の部分は、DFLマニュアルからのGAN-erからの引用です。「理由は、バッチサイズを大きくすると降下方向がより正確になりますが、計算にコストがかかるためです。開始するときは、一般的な方向にほとんど関心があります。その時点で精度のために速度を犠牲にする必要はありません。バッチサイズについて説明している多くのソースがありますが、例として、これを確認できます2.モデルの一般化を支援し、トレーニングの初期部分を高速化する他の方法は、サンプルのランダムワープ(random_warp)を有効にし、モデルが顔を学習したら無効にし、無効にするとすべての詳細がより速く表示されます。SAEではデフォルトで有効になっていますが、SAEHDでは切り替え可能です。GAN-erからの別のヒント-損失値がしばらくスタックしている場合、またはプレビューでアーティファクトを取得している場合は、srcとdstのデータセットを少し反転させてから元に戻します(基本的にdata_srcの名前をdata_dstおよびその逆)。4.いくつかのフェイスのスタックロス/アーティファクトを修正しようとするもう1つのことは、random_flipを少し有効にし、フェイスを水平に反転させ(ミラーフリップ)、AIに作業用のデータを与え、その後無効にして保持することです。顔は対称ではないため、それを無効にしてトレーニングすると、顔をより長く有効にすると、顔が誤って表示される可能性があります。5.最も重要なヒント...繰り返しますが、多くの場合無視されますが、使用するモデルは問題ではありません。悪いsrcとdstデータセットがあれば、ディープフェイクは見た目が悪くなります。適切に位置合わせされた画像のみを維持し、高品質で適切に抽出/位置合わせされたdstを使用すると、H64でも良好な結果が得られます(ただし、実際には使用しないでください。SAEHDとH128に固執してください。Gadotのディープフェイクが、SAEで行われたさまざまなユーザーによるいくつかの試みよりも優れているように見える理由があります。dstより多くのsrcイメージがないことを確認してください。しないと、モデルが適切にトレーニング/収束しない場合があります。その場合、「ヨーでソートされたネットワークへの顔のフィード」を有効にします。この設定は、トレーニング中にオン/オフを切り替えることができます。srcフェイスがdstよりも広い場合、適切にトレーニング/収束できない可能性があります。modifier%」を負の値(-5など)で使用します8。SAEHDモデル)はより直接的なスワップを保証するため、最終的なフェイスはsrcに似ているはずです。LIAEはモーフィングを使用するため、SRCのように見えませんが、srcと比較してdstの異なる形状のフェイスにわずかに適応できます(しかし、それほどではありません)。LIAEの場合は、srcに似たdstを使用することをお勧めします。d_chの寸法の向上-顔の品質の向上(大小さまざまな詳細)10.顔スタイルのパワー-顔の顔色、照明、メイクアップのトレーニング/転送スタイル。高い値または高い値での長時間のトレーニングは、アーティファクトにつながる可能性があり、0.1バックグラウンドスタイルの値-顔の輪郭/エッジおよびバックグラウンドのトレーニング/トランスファースタイルに固執することをお勧めします(マスクサイズを増やしてより多くの領域を表示する場合に役立ちます顔の周り)。高い値または高い値で長時間のトレーニングを行うとアーティファクトが発生する可能性があるため、0.1の値に固執することをお勧めします「どのようにSAEをスタイルでトレーニングするのが最善ですか?解決策はありません。すべてはステージに依存します。10.0の範囲の値でスタイルを試し、15〜25k回の反復後に値を0.1-2.0に減らします。モデル1万回の反復ごとにバックアップファイルを作成します。プレビューストーリーで何か問題が発生した場合は、モデルファイルをロールバックして値を変更できます。powershellコマンドを使用して、_0(または他のプレフィックス)を持つファイルの名前をすばやく一括変更できます。