deepfacelive官方推荐的训练直播模型的方法
如果您是新手，请了解有关 DeepFaceLab 的所有信息,使用网络摄像头收集 5000+ 个不同条件下的面部样本，用于 Live。条件如下：不同的光线、不同的面部表情、头部方向、眼睛方向、离摄像头远近等。按最佳到 2000 对面孔集进行排序。
一、使用预训练模型
使用经过预训练的模型 "RTT model 224 V2.zip"（见最底部下载链接）。
在每个阶段之前进行备份！
将 RTM WF 脸集 V2（不同的人脸数据集，见最底部下载链接）放到工作空间/数据_dst/对齐处
将您的名人（此处指想替换的人脸图片数据）放到工作空间/数据_src/对齐处
不要更改设置。训练 +500.000
将 dst （此处指被替换的人脸图片数据）脸集替换为工作区/数据_dst/对齐中的脸集
继续训练 +500.000，（可选）每 100.000 次删除 inter_AB.nypy（保存、删除、继续运行）
random_warp:OFF, GAN 0.1 power, patch size 28, gan_dims:32. 训练 +700.000
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二、从头开始使用 SAEHD 模型。
res:224, WF, archi:liae-udt, ae_dims:512, e_dims:64, d_dims:64, d_mask_dims:32, eyes_mouth_prio:N, blur_out_mask:Y, uniform_yaw:Y, lr_dropout:Y, batch:8. 其他默认设置。
在每个阶段之前都要进行备份！
将 RTM WF Faceset V2 （见最底部下载链接）放入工作空间/data_dst/aligned
将您的名人（此处指想替换的人脸图片数据）放到工作区/数据源/对齐处
训练 +1.000.000 次，每 100.000 次删除 inter_AB.nypy（保存、删除、继续运行）
将面集（此处指想替换的人脸图片数据）放入工作区/数据_dst/对齐
不删除任何内容，继续运行 +500.000
random_warp:OFF, GAN 0.1 power, patch size 28, gan_dims:32. 训练 +700.000
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以 .dfm 格式导出模型，以便在 DeepFaceLive 中使用。
本文来自github的原作者发布的训练方法 ：https://github.com/iperov/DeepFaceLive/blob/master/doc/user_faq/user_faq.md
上边的是 伊佩罗夫训练直播模型的方法，在此分享给大家，RTT预训练模型和DST人脸数据集都是 2.0最新版本 2023年7月28日分享发布的
注：deepfacelab 和 deepfacelive 作者都是 伊佩罗夫 谢谢楼主分享 签到领灵石 谢谢楼主分享，先收藏。 更高规格的训练方法也是一样的吗？
DFL菜鸟 发表于 2023-10-19 15:56
更高规格的训练方法也是一样的吗？
不同分辨率训练方法是一样的 meiyouruguo 发表于 2023-10-19 16:18
不同分辨率训练方法是一样的
那要是AMP的模型训练呢也是用于直播的训练也是这样的吗？
签到领灵石 感谢分享