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楼主: seancai110

DFL的【随机扭曲】实际过程居然是这样。

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发表于 2023-9-4 10:56:51 | 显示全部楼层
如果这样输出 能看嘛 哈哈
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发表于 2023-9-4 11:02:46 | 显示全部楼层
学习下
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 楼主| 发表于 2023-9-4 12:35:53 | 显示全部楼层
本帖最后由 seancai110 于 2023-9-4 12:46 编辑
Mrdeepfake 发表于 2023-9-4 09:13
我理解的随机扭曲很简单,就是将线条微小随机扭曲,增加学习难度而已,自由度太多,所以初期会得到模糊的训 ...

然而,代码不是像你想的那样的。

代码默认的扭曲不是“微小”扭曲。默认的扭曲方式就是和xseg训练时候一样。

而且,你说的两个想法,明显是相互抵触的。训练目标只有一个,要么像原图,要么像扭曲之后的图。两个都像,这叫训练失败。
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 楼主| 发表于 2023-9-4 12:37:20 | 显示全部楼层
WinKK 发表于 2023-9-4 08:54
对提高训练速度有帮助吗?

怎么说呢,你如果要训练速度,那么直接关掉随机扭曲就好了。从那张图片也可以看出,要让模型把芒果脸还原成原版赵丽颖,要付出多少努力
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发表于 2023-9-4 12:59:46 | 显示全部楼层
本帖最后由 Mrdeepfake 于 2023-9-4 13:27 编辑
seancai110 发表于 2023-9-4 12:35
然而,代码不是像你想的那样的。

代码默认的扭曲不是“微小”扭曲。默认的扭曲方式就是和xseg训练时候一 ...

随机扭曲总得有个度吧,而且像神经网络这种东西是有记忆的,哪儿那么容易擦除历史影响。就像你不开随机扭曲训练新的 src 与 dst 人物时,收敛速度也非常快,src 与 dst 训练预览图都学得挺像,但就是合成预览图不怎么像,大概跟这是同一个道理。即使你新素材能学好,但合成时也会受神经网络历史记忆影响;若学新的就立即忘掉旧的,还怎么锻炼神经网络的学习能力。并且我记得旧版 DFL 教程里提到过, “前期开随机扭曲,后期关闭后会获得额外锐度或清晰度”,你对这的理解又是啥?我认为原因不外乎就是随机扭曲训练的残留影响
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发表于 2023-9-4 13:05:34 | 显示全部楼层
学习一下感受感受,谢谢。
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发表于 2023-9-4 13:25:42 | 显示全部楼层
我原来以为随机扭曲和随机hsv能弥补src角度和光影上的不足
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 楼主| 发表于 2023-9-4 13:26:11 | 显示全部楼层
本帖最后由 seancai110 于 2023-9-4 13:30 编辑
Mrdeepfake 发表于 2023-9-4 12:59
随机扭曲总得有个度吧,而且像神经网络这种东西是有记忆的,哪儿那么容易擦除历史影响。那你解释一下 “ ...

人家代码白纸黑字写在那里的,你不要总是自己想象。
DFL代码里的坑也不少,不是金科玉律。
说到底DFL的做法就是加强生成正常赵丽颖的能力而已,但是并不能增加额外的东西。

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发表于 2023-9-4 13:26:27 | 显示全部楼层
看看
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 楼主| 发表于 2023-9-4 13:31:04 | 显示全部楼层
mm112558 发表于 2023-9-4 13:25
我原来以为随机扭曲和随机hsv能弥补src角度和光影上的不足

我原来也这么以为的 不过会python可以自己改代码,给src第二行的参数也加上hsv就行了。
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