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超高清AI换脸ICE2023-Mulan木兰1.601 预览内测, deepfacelab me升级版

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 楼主| 发表于 2023-1-22 00:44:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
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本帖最后由 bug4dfldata 于 2023-8-5 15:36 编辑

ICE 2023-MULAN(木兰)  Face-AI 超高清AI换脸版本

Mulan2023.jpeg

  • FaceAI-ICE (前生Deepfacelab Me)新的独创训练架构 Mulan-木兰
  • 超出预期的人脸细节和训练效率

t2023.jpeg

  • Mulan 架构多个原创算法训练你的AI换脸模型,包括ICE系列 V3、V4、ICE-V7...
  • Mulan 的通过不同算法结构及参数规模,支持对不同GPU进行适配,取得平衡的训练效果
  • ICE目前继续支持DFL原版模型训练

mulan.png

  • Mulan 实验性算法 ICE-V7可以支持640以上模型稳定训练收敛
  • ICE-V8 算法在多卡环境下可以面对8K视频帧

t2023-1.jpeg

  • ICE-V7 拥用超大视野提取特征器结构、多尺度特征融合,不俗的转移成像能力
  • Mulan 的皮肤纹理优先特性,以往不能呈现皮肤细节,现在不成问题

t2023-0.jpeg

  • GAN 作用模拟生成的皮肤细节效果往往不尽人意
  • Mulan 的训练将获得皮肤细节的困难点转移到素材上,只要SRC素材拥有足够皮肤细节,就能转移到生成脸上,获得比GAN更富有张力的图像

t2.jpeg

  • 新的色彩视野,通过注意力网络,区域色彩训练不在损坏脸部构图

t6.jpg

  • 在Mulan加持下,高分辨率模型收敛毫无问题

t8.jpeg

  • Mulan 的部分细节的训练线性的,随着迭代进度呈现
  • 逼真度的瓶颈是你的机器和GPU

IMG_3581.jpeg

  • 木兰加速度训练架构,练丹不是几个月的事情了,也许只需要几周甚至几天

IMG_3585.jpeg

  • 目前唯一对N卡40系做了全面优化架构,启用新的API支持

t4.jpeg
  • 合成器实验性功能【多层遮罩】,并可分开设置遮罩的边界及模糊
mm.png
  • 多层遮罩区分了脸和遮挡物图层,解决遮挡物参数与脸边界冲突,更能体现512遮罩在合成中细节优势
屏幕截图 2023-05-27 105940.png
屏幕截图 2023-05-27 110105.png

  • 以上均为内测版本预览内容 ,ICE1.6x 版本内测中
  • ICE 技术群 366893641 不定期发布最新测试版本,供大家尝鲜
  • ...


1.31C 版本分割线---------》--》-->---此版本已下架,只保留更新补丁-----------------------------------------------------------

  • 模型训练权重更加平衡有效,兼顾全局成像及细节特征提取!
  • 新的512分辨率遮罩模型,精细的边界和细节
  • ICE5V2 蒸馏模型获得更全面的支持,高分辨率有更快成型速度,节约三分之一时效
  • 兼容DeepFacelab 原版和Me版本模型读取
  • 继承自Me版本的AMP架构 ,大比例的快
  • 插件支持: 素材增强插件、合成增强插件、后期nuke插件
  • 新的结构流程训练器,极大改善某些大规格和高参模型训练显存的紧迫感,后期不能打开GAN的尴尬;
  • 启用优化器,妈妈在也不用担心OOM了

  • Loss 平滑功能加入 ,各种角度训练收放自如;
  • 模型收敛成型更快,模型对不同角度素材推理更平衡;
  • 显卡不在是一名优秀的磨洋工,省电同时,宝在也不用熬夜分类极端素材单独训练;

tai.jpeg

  • 角度、角度、角度、现在只需要打开【LOSS平滑】开关;

IMG_6289_Facetune_07-02-2023-17-42-53.jpeg

  • 新的实验性Gan算法,即使模糊和运动素材,也会有不错效果,告别只能换清晰脸的尴尬;
  • ICE优化器可以让Gan跑在更多层和极端参数;



  • 新的遮罩模型算法,我们将256遮罩分辨率扩展到512分辨率,更精细遮罩推理更利于后期制作;
  • 合成器将会因为精细遮罩有些新的变化


mask_t00.jpg

  • 多遮罩模型管理,训练及合成选用不同类型自定义遮罩更便捷;
  • 无缝支持原版256遮罩模型混用,支持原版256的遮罩素材,建议以512分辨率重新精细化
  • 未来将支持多个遮罩组合变体,应对特殊场景需求;

B6C3ABC8-7071-4ABB-88A6-7B41A3938900.jpeg

  • 起点变高,要求不高,即使是8G显存,512遮罩模型也是能跑的动;

IMG_6290_Facetune_07-02-2023-17-43-30.jpeg


  • 升级规格的遮罩模型,对于素材精细度要求变高了,但会有全新值得表现
  • 新的遮罩算法作用逻辑,加减法更明确清晰
  • 精细遮罩应用于训练,减少不必要训练量

mask_t1.jpg

  • 实验性功能,素材和模型的匹配会有一些新的工具呈现;
  • 通过新的工具,让我们在素材和模型参数找到平衡;

mask_t.jpg

  • 预览界面新增Xseg landmake显示,现在你可以看到不同分辨率和脸型素材,仿射变换到模型中的实际位置
  • landmake 眼睛和嘴部位置准确度将直接影响眼嘴优先选项训练效果,实际边界是有一定容错空间,但也不能偏移太大;
  • 素材分辨率脸型和模型一致,将获得最优匹配;

mask_t0.jpg

  • 全中文界面,utf-8支持;
  • 可扩展到非编软件接口

3588DD72-4D40-4FD3-988C-7D6D3870F691.jpeg


  • 更多细节,逐步更新。。。

因为原版Deepfacelab 目前不支持512分辨率遮罩,ICE训练后模型想转回原版使用,请不要下载。

下载ICE: 百度云下载链接

2023 ICE.jpeg


解压暗号
暗号.txt (30 Bytes, 下载次数: 3759)

!!!!! 大家不要私信我了,任何问题QQ群反馈!!!!!!!!!!!!!
!!!!! 请不要私信问我要Me版本和RG版本,都是去年的算法,用它们的爹ICE吧!!!!

版本特点:

  • 没有特点!


已知问题:

  • 中文界面切换报错;(已修复)
  • 旧的DFL模型第一次训练报错Version,为兼容旧版本DFL模型训练,一个缺省配置冲突;(已修复)
  • 英文界面合成报错1004;(已修复)
  • 使用早期测试版训练的 512遮罩模型报版本错误;(已修复)
  • ICE蒸馏模型报V2版本错误;(已修复)
  • 训练开始报1001错误
  • 合成超分GPEN插件无效;
  • Linux 版本因需要魔改Linux 环境 TensorFlow版本,暂时不能使用;
  • 使用10系显卡出现CPU占用变高;
  • 非交互界面命令行融合,整合模式没有生效,待修复;(已修复)
  • 使用ICE训练后模型回到官方原版DFL不能读取模型的问题;
  • 512遮罩模型应用后素材,用于原版,遮罩范围变大;
  • 目录z8- To mp4下的生成视频,最后报红字“pipe:: End of file” 错误
  • 执行部分工具 util faceset 命令,出错,报类似错误信息“TypeError: save_faceset_metadata_folder() takes no keyword arguments” ;(已修复)
  • “纹理优先”训练参数无法打开问题;


解决办法

  • 问题1 - 5 :请重新下载,更新到 ICE1.2b以上版本解决 ;
  • 问题6 :此错误是早期Me版本2.53 大模型格式问题导致,已知问题,请在Me2.53版本 z6目录,转换成DFL模型格式,ICE就可以正常读取。
  • 问题7 :因几个超分插件集成环境比较大,没有实装,后续提供自行下载;
  • 问题9 :因为打开RG优化器,小显存采用优化数据GPU 卸载技术,关闭RG试试;
  • 问题11 :ICE是一下全新训练器,兼容原版模型读取,(注意是兼容)然后采用ICE自己算法加速训练效能,成像更快,优化算法减少大量无效训练。但新的512级别遮罩改动素材结构,一些算法和优化器来自新的方向和想法,虽然ICE也提供了转回原版方法。不确定能和官方原版完全兼容,未知问题未经过测试,建议你有转回原版需求就不用ICE。请继续使用原版;
  • 问题12 :ICE版本512遮罩模型写入的精细遮罩素材,可能在原版使用存在问题;因为原版不能处理这个范围格式;
  • 问题13 :合成报红字“pipe:: End of file” 错误,因为Setup环境关闭了合成的遮罩输出选项  “合成帧生成mask遮罩: 关闭” ,生成视频时缺少mask遮罩,提示错误,不影响,请重新打开这个选项,不会报错。
  • 问题14:解决办法,下载补丁文件: main.zip (4.54 KB, 下载次数: 240) ,解压文件main.py,复制到ICE的安装路径:“X:\DF_ICE\_internal\DeepFaceLab_ICE” 覆盖掉原来的main.py 文件解决;

  • 问题15:“纹理优先”参数需要ICE V2的蒸馏模型才可以打开,原版DFL架构模型不支持这选项开启;


其它信息:

  • 预览版本灯光投影SRC插件(未实装);
  • 预览版本的DST妆容迁移未生效(未实装);
  • 预览版本的AVATAR 模型未包含;
  • 使用原版模型格式工作,训练模型前,请用文本编辑【z5. Train】目录对应训练命令, “--models-type me-model” 修改为 “--models-type dfl-model”,请记住,只是使用原版模型格式,原版模型格式还是因为512遮罩问题,放回原版存在未知兼容性。


关于使用的一些知识点


梯度剪裁何时打开?

  • 当你的模型训练中阶段自动保存显示Loss平均值突高突低,当模型容易发生爆色块,当模型容易崩溃,此时你应该打开梯度剪裁。
  • 当你的素材质量极低,当你打开CT进行颜色迁移!当你打开真脸和gan生成纹理和细节,你应该考虑打开梯度剪裁。
  • 梯度剪裁的负作用,有些模型需要极端条件,打开剃度剪裁可能导致无法模型收敛。因此,任何时候,打开模型备份是必要的,模型备份的回退是训练模型的基本操作之一,也是经常会使用的模型优化方案。回退模型比修改训练参数去修复某状况更有效。


Loss平滑如何使用?
  • 新建模型没必要打开Loss平滑,因为需要均衡权重;
  • 当模型降到平均0.5以下,可以考虑打开,此刻每次迭代会参杂大量0.6-0.7迭代。观察黄蓝曲线图,会有大量毛刺尖峰,可以使用Loss平滑,提升权重;
  • 当你SRC素材角度很全,但训练预览图中观测,正面脸清晰,侧脸和死亡角度模糊,即使打开侧脸优化也无法改善,打开Loss平滑可以提升侧脸和死亡角度权重,侧脸优化作用是提升侧脸素材权重 ,Loss平滑将在训练过程提升训练权重,有效改善模型训练效率;
  • 打开Loss平滑,要求对素材精准挑选,减少错误的素材影响
  • Loss平滑作用域覆盖, 素材增强(扭曲素材、CT、反转) 、真脸、gan生成纹理;



关于学习率,一些新的改变!

  • 很多人发现ICE没原版的 lr_dropout这一参数选项,通过验证,DFL原版 lr_dropout=0.3 取值在前前小参数及低分辨率模型下工作有极优表现,日新月异,现在GPU性能大幅提高,我们开始尝试更大规格的模型,我们训练模型时间开始变长,原来的设置对于过拟合抑制似乎不在有效,随着迭代数量开始变大,512或高参数模型在训练过程中有多次过拟化情况,一些模型几乎没法收敛。所以,ICE对于过拟合的抑制改变算法,经过多数模型的验证,ICE对于神经元的冻结采取非线性关系,dropout的数量和参数有对应关系,目的是保护这些大分辨率模型有效收敛,因此,lr_dropout代替项变为 使用dropout瘦化神经网络,提升模型泛化能力”,你可以参考原来训练方法中,涉及到 lr_dropout,去开启,建议,对于高参模型,可以提前启用;
  • 增加自定义学习率“[5e-05] 自定义学习率,请谨慎修改。【Learning rate】”的出发点,也是考虑现在模型的参数和分辨率在变大,新训练的大规格模型,前期可以增大学习率,因为参数变大后,大学习率可以有效提升效率,对于训练后期,某些模型不在收敛,我们可以尝试手动降低学习率(不宜低于3e-05),指数降低学习率的好处是权重更新更精细,当然训练量变高。新手可以取默认值,有动手能力同学可以备份模型,尝试这个值对模型收敛的影响。

模型架构df-ud,liae-ud中的u和d:

  • ’ u ‘ 选项,u选项作用是对每个素材的像素进行归一化处理,有效提升生成脸细节一致性,但这选项可能导致训练不稳定或收敛速度慢。另一个可能,它的优点化为缺点,它可能会破坏图像的全局颜色和对比度的一致性,导致图像的视觉质量下降,你会发现带u的架构画面略显普通,缺少灵魂。
  • ‘ d ’ 选项,关于d, 很多人误以为是double的d, 2x的意思,其实来源于一种"depth_to_space" 深度换尺寸算法 , depth_to_space函数在一些深度学习中有广泛使用,例如图像超分辨率,图像压缩和解压缩,变分自编码器中提升图像分辨率。带d 选项,SAEHD 解码器最后解码出图像后,会增加四个卷积叠加出一个4倍深度空间向量,然后使用depth_to_spaced算法,把模型输出图像分辨率提升为两倍。
           d选项的优点:
           1、架构中开启d,它可以有效地提高解码出来图像的分辨率,应用到合成中不致于引入模糊。
           2、它可以减少参数量和计算量,提高模型的效率和性能(性能指有限显存可运行的模型规格)。
           3、它可以利用深度维上的信息,增强图像的细节和质量,类似超分,一些细节的脑补。
            d选项负作用:
           1、它减少的计算量相对于获得更高尺度输出分辨率来衡量,增加四个卷积计算和depth_to_spaced计算同样占用资源,增加了整体训练时间,是一种时间换尺寸算法。
           2、depth_to_spaced可能会导致输出图像张量中存在一些空洞或重叠区域,影响图像的连续性和完整性,图像上下帧不一致,帧闪烁和跳跃。
           3、对于资源充沛使用者,可替代方案很多,可以尝试抛弃d参数,在合成中使用超分算法,包括GPEN等更优质的超分算法替代这个选项。

开始模型训练,出错退出!

  • 情况一、开始训练,几秒后退出,提示请按任意键继续,没有其它提示;
  • 情况二、弹出错误信息,错误信息里包含“OOM”的词;解决办法:模型参数太高,设置BS太大,
  • 情况三、错误信息包含提示:“F tensorflow/core/common_runtime/device_event_mgr...." ;
  • 情况四、提示内存错误;


有上问题无外乎,机器配置和模型不匹配,设置虚拟空间太小,显存太小,训练模型参数太高、BS设置太大,解决办法

  • 设置虚拟内存大于100G,即使你内存很大也需要虚拟内存
  • 重复修改BS大小测试训练,从BS=2开始递增测试,找到合适的BS数量
  • 关闭某些占用显存的参数,适当降低模型参数、更换更低参数模型
  • 更换更高端显卡(显存优先)






再次提示:任何旧版本模型还是遮罩模型,使用ICE 训练、合成前,第一次运行请在选取GPU后,三秒时间进入训练参数,更新到ICE 训练器参数!

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其它问题,请反馈至Q群 366893641

kingboy
2023 / 6/ 02















IMG_3499.jpeg
CD73E5D8-B771-4D15-BBBA-618910A61064.jpeg

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q635809224 + 1 教授赛高!!!超级牛
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风起云涌 + 1 非常牛
无敌小金鱼 + 1 非常牛
aj12138 -1 臭狗屎
luckXu + 1 很给力!
stars420 + 1 侠之大者,为国为民。好人一生平安。.
kevin869 + 1
54724607 -1 很给力!
lyjly + 1 很给力!
华少 + 1 很给力!
A42 + 1 里程碑性的改进,原版,ME版已删.
feng7902 + 1 非常的给力啊!

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发表于 2023-1-24 09:44:41 | 显示全部楼层
rangersky 发表于 2023-1-23 00:46
训练的时候选择gpu然后就报错是什么原因?

1.这是个高阶版本,许多的新特性其实新手用不上的,新人研究这个会很头疼。
2.这是个预览版本,大概相当于测试版本,适合有钻研精神的老手。
所以,不建议新人使用。
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发表于 2023-2-27 07:57:02 | 显示全部楼层
试了三天,好像对小分辨率的模型效果不明显,而且无论从loss值还是第四列成像来看,好像还变慢了?(用的正在输入224的)
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发表于 2023-9-28 12:02:14 | 显示全部楼层
大佬,还没回归吗?显存不够用了,求旧版本很急用
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发表于 2023-8-10 18:12:00 | 显示全部楼层
844720294 发表于 2023-2-27 07:57
试了三天,好像对小分辨率的模型效果不明显,而且无论从loss值还是第四列成像来看,好像还变慢了?(用的正 ...

要是必须上高分辨率,又要买卡,有点难顶啊。
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发表于 2023-3-18 20:07:35 | 显示全部楼层
大佬,这个对小模型是不是不太友好啊我用这个训练了7万多次都看不到什么效果,用原版1万次就很明显了
还是我的安装或者参数设置有问题
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发表于 2023-2-10 20:32:52 | 显示全部楼层

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发表于 2023-1-22 01:04:16 | 显示全部楼层
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发表于 2023-1-22 01:03:44 | 显示全部楼层
教授真厉害,辛苦了,祝生活顺利,万事如意哈
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发表于 2023-1-22 00:59:23 | 显示全部楼层
教授威武    祝教授新的一年  日理万鸡
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发表于 2023-1-22 00:49:00 | 显示全部楼层
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教授威武,造福lsp
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