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正常情况换脸分成，素材处理，模型训练，应用合成。而模型训练是最费时间难度最高。新手一般是需要从零开始训练，这个时间会比较漫长（不是一般的漫长）。所以聪明的人们摸索出了一个方法，就是直接用别人训练过的模型。这个思路也有理论支撑，同时也被验证是可行的。当然其中有很多讲究，但是大致上来说确实可以通过复用模型提速增效！

DFL换脸的思路是，想将视频转换成图，从图片中提取人脸，从人脸中学习特征。然后应用模型，先对图片进行换脸，然后把图片合成视频，同时带上原视频的音轨。

具体来说可以分为如下几步：

• 源视频转图片
• 目标视频转图片
• 提取源头像
• 提取目标头像
• 训练模型
• 应用模型
• 合成视频

批处理文件步骤如下：

• 源视频转图片 extract images from video data_src.bat
• 目标视频转图片 extract images from video data_dst FULL FPS.bat
• 提取源头像 data_src faceset extract.bat
• 目标头像提取 data_dst faceset extract.bat
• 训练轻量级模型 train Quick96.bat/SAE/AMP
• 应用轻量级模型 merge Quick96.bat /SAE/AMP
• 合成 MP4 视频 merged to mp4.bat

 

 

 

DeepFaceLab，Fakeapp，Openfaceswap 我应该用哪一个？

答：各有所长，本站推荐DeepFaceLab，Openfaceswap 。

DeepFaceLab的优点是安装最简单，更新快，功能强，模型多，参数丰富，各种配置都能跑，缺点是无界面。

Fakeapp 优点界面友好，使用简单。缺点安装复杂，出错了无解，停更2年，合成效果不是很好。

Openfaceswap 界面友好，参数可配。缺点已停更，安装复杂。

FaceSwap：小白玩家不要碰，程序员，人工智能研发者可以研究下。

 

 DeepFaceLab的9.2sse,opencl,avx10.1 应该选哪一个？

答： AVX10.1

首推AVX10.1 但是用搞这个版本有一些前置条件，显卡驱动支持CUDA10.1 ，CPU支持AVX指令集。