これはプレビューGUIを使用し、誤検出/正しく配置されていない面を手動で修正するために使用されます。MANUAL.bat-手動抽出。短いdata_dst.mp4があり、それらをすべて手作業で調整する場合にのみ使用します。GPU.bat2つの抽出整列していない面がファイルとAVATAR再演/人形モデルで訓練するデータセットを準備するため、これらの.batファイルもあります。only).batすべてのGPUは、互換性のあるすべてのGPUを使用しようとすることを意味します。デバッグは、顔に付けられたランドマークを見てアライメントを確認できる「aligned_debug」フォルダーを自動的に作成します。alignedフォルダーの内容をすばやく確認して、誤検出や誤って配置されたソースの顔画像を削除できるようにします。histogram.bat-類似画像による並べ替え、個々の人と悪いイメージを整理するのに適しています。images.bat-「data_src」内に「aligned_debug」フォルダーを作成します。enhacements:FacesetEnhance-Upscaling(Gigapixelに類似)より良い品質のためにソースデータセットを強化するには、GPUおよびCPU(OpenCLのCPU)で実行します。faces.bat-影が追加された新しい顔を生成します(プレビューウィンドウで指定できます)実行すると開きます)。faces.bat-新しい生成された面を削除しますFaceRelighterは削除されたようです。少なくともしばらくの間、iperovから情報を取得すると更新されます。Data_dstの準備:ここでの手順は、ソースデータセットの場合とほとんど同じですが、例外はほとんどありません。顔画像の位置合わせ/ランドマークプロセスから始めましょう。ここには、手動、MT、およびS3FDの抽出方法もあります。GPU.bat、基本的に自動アライメントを実行する「+手動修正」バリアントがあり、終了後、プレビューが開き、それらのランドマーク/アライメントを手動で修正できます。fix.batまた、2つの非整列顔.batファイルの抽出があり、srcのマーク顔に似たファイルは、AVATAR再現/人形モデルでトレーニングするデータセットを準備するためのものです。only).bat5.1-5.3。その他のData_dstクリーンアップ:data_dstフレームから顔を整列した後、それらをクリーンアップする必要がありますソースデータセットをどのように使用したかについては、srcの場合とまったく同じように機能するため、説明しません。dstデータセットのクリーンアップはソースとは異なります。これは、存在するすべてのフレームに対してすべての面を整列させるためです。MANUAL、削除された結果のデバッグ、5.1)data_dstのチェック結果のデバッグに直面していることです。要するに、ヒストグラムでソートを実行して顔をグループ化し、他の人のすべての偽陽性と顔を削除するだけでなく、すべて間違って整列された顔(基本的に、回転、非常にズームイン/アウト、または切り取られた顔)。ALIGNED_DEBUGは、手動の再抽出、削除された結果のデバッグに直面します。これは、「aligned_debug」をスキャンして欠落しているイメージをスキャンし、それらを手動で位置合わせ/ランドマークできます。alignedフォルダをすばやく調べて、すべての面が正しく配置されているかどうかを確認することもできます。-あなたは)あなたがそれを実行したときに開くことプレビューウィンドウでそれを指定することができます(追加の影で新しい顔を生成します。faces.bat-新しい生成された面を削除しますFaceRelighterは削除されたようです。少なくともしばらくの間、iperovから情報を取得すると更新されます。5.その他の高度なマスクエディター:data_dstに揃えられた顔のマスクを手動で編集できます(そのため、顔の一部をトレーニングから除外し、最終画像を変換してその場所の元の顔を表示するときにもこのマスクを使用できます)。非常に退屈で時間のかかるプロセスです。代わりに、ディープフェイクの障害物を取り除きたい場合は、マージ/変換中にFANsegマスクを試してください。FANseg変換:コンバーター(または推奨されるインタラクティブコンバーター)では、fan-prd、fan-dst、fan-prd*fan-dst、learned*fan-prd*fan-dstなどのさまざまなマスクモードを選択して、自動的に使用できます顔(メガネ、data_dstの顔を覆っている/邪魔している手など)の障害物をマスクします。これらのマスクは、この部分をマスクし、下の画像のようにそのスポットに元のフレームを表示します。64x64の顔解像度。Loss関数と分離マスクデコーダー、およびより優れたConverterMaskedを使用します。2GBおよび3GBのVRAMモデルは縮小モードで動作します。これは、まっすぐな正面のシーンにも適したオプションです。解像度は128x128に改善されており、顔の詳細が保存され、より高い解像度のビデオやクローズアップショットでパフォーマンスが向上します。3GBおよび4GBのVRAMモデルは縮小モードで動作します。顔を向けるシーンにも最適で、最高の解像度と詳細を提供します。アジア人の顔には、比較的平らな顔と、透明な肌にさえ照明があるため、最適なオプションです。フルフェイスモデルで128x128の解像度があります。このモデルを使用する場合、異なる照明条件でsrc面を混在させないことをお勧めします。側面に最適ですが、解像度とディテールが低くなります。このモデルは、多くの場合拡大し、頬のより多くの領域をカバーする、より「完全な」顔をカバーします。顔のモーフィングを維持し、説得力のある顔の入れ替えを行います。dst面は同様の形状にする必要があります。DF、IAE、および実験を組み合わせた新しいモデル。このモデルは、srcの顔の特徴を維持しながらsrcの顔をdstにモーフィングしようとしますが、モルヒネはそれほど攻撃的ではありません。このモデルには、閉じた目の認識に問題があります。このモデルは、異なる顔の形を部分的に修正できますが、顔の認識が難しくなります。+):非GAN、256x256フェイスコントロールモデル。スタイル付きオートエンコーダー。以前の「スーペリア」モデルは、ハーフフェイスモードおよびフルフェイスモードで実行でき、DFおよびLIAEアーキテクチャ+スタイルパワー(スタイル転送)を使用できます。重いだけでなく、改良されたSAEHDモデルも実行できない場合、これはまだ良い選択です。modが積極的に更新されています。AutoEncoder-SAEの新しく改良されたバージョン。SAEよりも実行がはるかに重いですが、さらに優れた品質を提供します。半分の顔よりも30%多くの面積をカバーする新しいミッドフルフェイスモードが含まれます。Face、ランダムワープ、トレーニング中のlr_dropoutおよびその他のカラー転送モード(rct、lct、mkl、idt、sot)。更新を期待してください。ログインする画像コード画像に記載されている文字を下のフォームに入力してください。「http://」を含む投稿は禁止されています。Wikiからのお知らせどなたでも編集できますマイページ。