外网搬运 Pretrain WF 160 res 320-80-80-32 875K iters 预训练

s1841322953

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前段时间外网搬运的，那个帖子链接失效了，重新发一下
=============== Model Summary ===============
==                                         ==
==            Model name: new_SAEHD        ==
==                                         ==
==     Current iteration: 875083           ==
==                                         ==
==------------- Model Options -------------==
==                                         ==
==            resolution: 160              ==
==             face_type: wf               ==
==     models_opt_on_gpu: False            ==
==                 archi: df-ud            ==
==               ae_dims: 320              ==
==                e_dims: 80               ==
==                d_dims: 80               ==
==           d_mask_dims: 32               ==
==       masked_training: False            ==
==             eyes_prio: False            ==
==           uniform_yaw: True             ==
==            lr_dropout: n                ==
==           random_warp: False            ==
==             gan_power: 0.0              ==
==       true_face_power: 0.0              ==
==      face_style_power: 0.0              ==
==        bg_style_power: 0.0              ==
==               ct_mode: none             ==
==              clipgrad: False            ==
==              pretrain: True             ==
==       autobackup_hour: 0                ==
== write_preview_history: False            ==
==           target_iter: 0                ==
==           random_flip: False            ==
==            batch_size: 16               ==
==                                         ==
==-------------- Running On ---------------==
==                                         ==
==          Device index: 0                ==
==                  Name: GeForce GTX 1650 ==
==                  VRAM: 4.00GB           ==
==                                         ==

DFLive

160的真没什么意义，速度快罢了

wtxx8888

DFLive 发表于 2025-5-25 05:42
160的真没什么意义，速度快罢了

四维搭配，比较合理。可以用于测试。

鉴定了下，为残次品，上牙都没练好。
看迭代数，就知道好不了，但没想到，也太烂了。