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吴京 liae-udt -244-wf,精细面孔,带DFM模型

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发表于 2024-7-20 09:21:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 guozhixin86 于 2024-8-20 07:56 编辑

这是我自己练的模型,没用什么神丹,只用了官方底丹。个人感觉用这丹用那丹,真没有必要。
一个PS高手,是不在乎用哪个版本的PS的。
在我看来,优质的素材排在第一,其次是好的训练方法。
优质的素材是自己找的比较好的,这个没啥学问,也没啥技术含量,想学的人用一下心就行。
但好的、比较成熟的训练方法,我认为是关键之关键,该训练什么,之后训练什么,先训练什么,然后训练什么,这些东西,会根据每个人的经验而定,就算是统一的教学,每个人的玩法也肯定不一样。
通过自己的思考和学习,以及大量的实践,我不认为迭代次数有多重要。
一个好的模型的定义是:优质的素材+成熟的训练方法+一定量的迭代次数。
在这个定义里,排在第一的是优质的素材,第二是成熟的训练方法,第三是迭代次数。我都没把电脑配置放在这个定义里。
有好的电脑配置固然重要,但如果前两者不过关,就算给了你这世上最顶级的锅,你也不一定能做出什么好菜。
炒菜的锅很重要,但菜品和调料更重要,一个厨师的手艺更更重要。
——举这个例子,大家大概能清楚一二了吧?
虽然这么说,但我也要纠正一下,我并不是不认为迭代次数多就不好,我只是说,在我的学习经验里,它跟好素材和训练方法比,没那么重要而已。
一个PS高手,是不在乎用哪个版本的PS的,也不是他在做一张图的时候,做得次数越多,或者是用的时间越久,他出的图就比别人的优秀。也许他四个小时做出的一张图,比一般人做了一千次,或用一周的时间做出的图,还要优秀。
(如感觉我是错误的,欢迎留言谈论一下)
先给大家看一下图片,大家认为是迭代多少次的呢?欢迎留言说一下。
screenshot-20240720-062203.png
下面分享的是专丹,你可以找吴京的素材继续训练。为了让大家积极留言,我就不在这里贴训练的图片了。
只贴一个链接里有的图片,有需要的就下吧。
另外,本人接受私人模型定制。如感觉本人做的模型可以,欢迎私信沟通。
微信截图_20240720090839.png
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发表于 2024-8-14 14:03:02 | 显示全部楼层
Hi 这个模型的训练图片有吗?我想参考一下。
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 楼主| 发表于 2024-8-16 09:08:54 | 显示全部楼层
indefinable 发表于 2024-8-14 14:03
Hi 这个模型的训练图片有吗?我想参考一下。

有,在链接的网盘里。帖子里的、第二张图片里的各个文件,你能看到
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发表于 2024-8-19 09:28:38 | 显示全部楼层
guozhixin86 发表于 2024-8-16 09:08
有,在链接的网盘里。帖子里的、第二张图片里的各个文件,你能看到

已购买,我是说完整的src和dst训练集,我主要想参考这种质量的模型需要的数据集图片数量,角度,光照,分辨率,等质量是怎么样的,这样做数据集的时候有个参考标准
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 楼主| 发表于 2024-8-19 21:34:25 | 显示全部楼层
indefinable 发表于 2024-8-19 09:28
已购买,我是说完整的src和dst训练集,我主要想参考这种质量的模型需要的数据集图片数量,角度,光照,分 ...

参考战狼2.如果提取出来的名人素材,质量没那么好的话,用剪映加高清处理(别做超清,人太假),或者是用视频修复放大软件处理。
训练过程中,好的底丹是关键,但最关键的是处理SRC素材,训练模型的时候,我一般只用官方的DST,不管是模糊或清晰,只要SRC人脸处理好,我觉得基本就不会有啥问题……
当然,每个人对训练的理解不同,我的不一定对,仅供参考哈。
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 楼主| 发表于 2024-8-19 21:39:24 | 显示全部楼层
indefinable 发表于 2024-8-19 09:28
已购买,我是说完整的src和dst训练集,我主要想参考这种质量的模型需要的数据集图片数量,角度,光照,分 ...

忘了回你正题了,再说一句:1.图片数量尽量在1到3W之间,2角度肯定越丰富越好,3名人素材,光照这个问题只能源于素材本身,我还没那么大的能力,暂时搞不定,学习那么久,只见过一个大神搞定,并分享了出来,4分辨率就是我在上面提的,我一般只用4K素材,太模糊的也会删除,但如果因角度需要,可能保留。
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发表于 2024-8-20 10:44:38 | 显示全部楼层
guozhixin86 发表于 2024-8-19 21:39
忘了回你正题了,再说一句:1.图片数量尽量在1到3W之间,2角度肯定越丰富越好,3名人素材,光照这个问题 ...

好的,4K的资源不好找,像战狼1,2找了半天都只有1080p还是低码率的,可能需要找个靠谱的pt社群找资源了
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