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请教!开GAN以后,再开随机扭曲,原来用GAN的细节还在吗?

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 楼主| 发表于 2023-11-23 19:53:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
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遇得到的问题,如果关了随机扭曲,那最终合成就像dst了,但是只开扭曲又学习不到细节。现在能想到的就是先GAN个百八十万的,然后再复用的时候开随机扭曲学习表情,有大神讲一下可行吗?
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发表于 2023-11-23 20:02:03 | 显示全部楼层
本帖最后由 wtxx8888 于 2023-11-23 20:10 编辑

开扭曲学不到细节?很明确的告诉你,那是你迭代数差了十万八千里的缘故,开扭曲是可以练到肉眼下,与SRC一摸一样的细节

比如那些练到LOSS 0.00位的挂神,根本就不需要GAN

对于你的设想说一句,先GAN是无效的,因为你都是糊图,你的GAN学的也是糊的噪点这也是为啥要求LOSS到0.3及以下,才可以考虑开GAN
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发表于 2023-11-23 20:32:30 | 显示全部楼层
wtxx8888 发表于 2023-11-23 20:02
开扭曲学不到细节?很明确的告诉你,那是你迭代数差了十万八千里的缘故,开扭曲是可以练到肉眼下,与SRC一 ...

那对于RTM丹(专丹)是不是只需要src在loss0.3以下就OK,dst的loss不用管
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发表于 2023-11-23 21:14:00 | 显示全部楼层
本帖最后由 wtxx8888 于 2023-11-23 21:18 编辑
dfldata 发表于 2023-11-23 20:32
那对于RTM丹(专丹)是不是只需要src在loss0.3以下就OK,dst的loss不用管

DST也要啊,首先你要明确!清晰度管的是啥?

面部表情识别率与精准度,你觉得你糊的DST,能被精准识别到细微的表情么?
所以DST也要挑选高清晰度的,代表着高识别率(这个不是训练的识别率,是内部编码的识别率,专丹训练过泛化的,可以直接合成,是因为泛化就是识别率,所以训练专丹,DST要求你越多越杂)
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 楼主| 发表于 2023-11-23 21:20:15 | 显示全部楼层
wtxx8888 发表于 2023-11-23 20:02
开扭曲学不到细节?很明确的告诉你,那是你迭代数差了十万八千里的缘故,开扭曲是可以练到肉眼下,与SRC一 ...

扭曲也许会学到细节,不过,loss到0.01一下?确定吗?练3年?还是10年?我的意思是扭曲到一定程度,然后就开GAN,如果扭曲能保留gan的细节,那就在开扭曲,我的理解,扭曲就是学习表情的,和细节无关。

8:启用样本的随机扭曲(y/n ?:help):随机扭曲用于泛化模型,使其在初始训练阶段正确学习面部特征和表情,但只要启用它,模型可能难以学习精细的细节 - 因此,建议这样做要保持此功能启用状态,只要您的面部仍在改善(通过查看预览窗口中的损失值减少和面部改善),并且一旦所有看起来都正确(并且损失不再减少),您应该禁用它以开始学习详细信息,从那时起,除非您通过应用某些设置的高值来破坏结果(样式、功率、 真实面孔等),或者当您想重用该模型来训练具有相同源的新目标视频时,或者当重用新的 SRC 和 DST 组合时,您始终在启用 RW 的情况下开始训练。默认值为 y(启用)。

启用 HSV 电源 ( 0.0 .. 0.3 ?:help ) :在训练期间仅对 SRC 数据集应用随机色调、饱和度和亮度变化,以提高颜色稳定性(减少闪烁),还可能影响最终结果的颜色匹配,此选项具有略微平均 SRC 集颜色的效果,因为 SRC 样本的 HSV 偏移仅基于 SRC 样本中的颜色信息,并且可以组合使用颜色转移 (CT)、功率(质量),如果您碰巧在没有 CT 的情况下获得更好的结果,但只需要使结果面部的颜色更加稳定和一致,则此选项会降低或在没有它的情况下使用,要求您的 SRC 数据集在照明条件(方向、强度和色调)方面具有多种多样性, 建议值为 0.05。

GAN power ( 0.0 .. 10.0 ?:help ) : GAN代表生成对抗网络,在DFL 2.0的情况下,它被实现为一种额外的训练方式,以获得更详细/更清晰的面孔。此选项可在 0.0 到 10.0 的范围内进行调整,并且只有在模型或多或少完全训练后(在禁用样本的随机扭曲并启用 LRD 之后)才应启用此选项。建议使用较低的值,例如 0.01。确保在开始训练之前备份您的模型(如果您不喜欢结果、获取 artifcats 或您的模型崩溃)。启用后,将显示另外两个设置来调整 GAN 的内部参数: [RES 的 1/8] GAN 补丁大小 ( 3-640 ?:help ) :

以更高的 VRAM 使用率为代价提高 GAN 训练的质量,默认值为分辨率的 1/8。
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 楼主| 发表于 2023-11-23 21:26:21 | 显示全部楼层
dfldata 发表于 2023-11-23 20:32
那对于RTM丹(专丹)是不是只需要src在loss0.3以下就OK,dst的loss不用管

我觉得那得看你开了什么参数。如果不开嘴眼,到0.3以下很容易,但是你可以看到,表情不对的,如果开眼嘴能降到0.3以下,其实需要一定迭代的。没那么容易
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发表于 2023-11-23 21:39:45 | 显示全部楼层
本帖最后由 wtxx8888 于 2023-11-23 21:41 编辑
avtopalang 发表于 2023-11-23 21:20
扭曲也许会学到细节,不过,loss到0.01一下?确定吗?练3年?还是10年?我的意思是扭曲到一定程度,然后 ...

首先呢,LOSS下降看的是硬件,大佬还是很多的,甚至某些都是专业级的硬件,LOSS到0.1下很难?别用家用玩玩的,跟大佬专业的比
其次GAN开启先决条件有二。
一LOSS需0.3及以下,是为了保证清晰度还有就是,最大程度的保留扭曲出来的图像像素位置。
二开GAN必须关闭扭曲,至于为什么需要关闭扭曲,难道还猜不出来?扭曲的功能会偏移像素点,所以等于GAN上一迭代训练来的像素数据作废。你觉得你先GAN会是个什么结果呢?扭曲得特性决定了会破坏掉GAN得图像
不明白原理与为什么,推荐你可以自己实验。
教程基本不会给别人讲原理,因为这是基础,懂的人都懂,不懂得是小白,所以大佬教程都是只讲步骤滴。
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发表于 2023-11-23 22:11:34 | 显示全部楼层
再补充一句,大佬基本都是迭代到底,而不是去开GAN,毕竟结果就跟你这帖子发的初衷一样,关扭曲开GAN会向DST靠拢,从而不像SRC。
这就是大佬门的仙丹,为啥都是天文数量的迭代,明白了吧。
所以自己取舍,要么要时间即开GAN,承受不像SRC的结果,完成的快
要么咬牙扭曲迭代到细节满意为止(通常为扭曲状态LOSS在0.2及以下),需要海量迭代跟海量的时间

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发表于 2023-11-24 00:03:14 | 显示全部楼层
avtopalang 发表于 2023-11-23 21:26
我觉得那得看你开了什么参数。如果不开嘴眼,到0.3以下很容易,但是你可以看到,表情不对的,如果开眼嘴 ...

一般预训练丹复用开嘴眼与扭曲,会快速下降到0.4-0.6附近,如果碰巧你的SRC人物被练过会更低,剩下的就靠自己咬牙迭代了。

所以哦,个人意见是丹不是能用就行(低BS2,BS4这种),最少也得开到BS12的用着才舒服点,不然低BS迭代?呵呵
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发表于 2023-11-24 00:13:00 | 显示全部楼层
wtxx8888 发表于 2023-11-23 21:39
首先呢,LOSS下降看的是硬件,大佬还是很多的,甚至某些都是专业级的硬件,LOSS到0.1下很难?别用家用玩玩 ...

感谢大佬解惑
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