换头遮罩最重要的注意事项

别看我我不在

come3002 发表于 2025-12-26 09:00
根据wx8888大佬的预判，256dfud 仅仅相当于160的wf。预览图里，人脸占的比例太小太小。下牙齿希望不是很大 ...

我也是怕慢才选小的。事实证明我是对的。现在两个星期200多万第五列还有没练好的。
      下次练个高分辩率的。我16G显存使用显存卸载以时间换空间就能练就是太慢。就是把模型和优化器放在GPU上改成否。
       这种做法会慢200MS.但可以在显存 不足时跑起大模型。

别看我我不在

wtxx8888 发表于 2025-12-21 20:41
我显卡更破，只玩WF。。。女性玩HEAD也没啥用，没有脖子以下的头发。

大佬你试试入手V100 16G，约1000块。与我的4060TI16G性能相近。
       不过这种 卡是老矿卡了。看运气吧。此卡无显示接口，只能用核显或亮机卡。驱动也不好装。

come3002

别看我我不在 发表于 2025-12-26 18:43
你是有底丹的吧。我没底丹。感觉好难道出成果。你显卡是啥
另外，我这种丹虽小也是出了上牙。发型也是一起 ...

我没用别人的head，我自己也没有head， 这两个head。都是 用 我自己练的 丹来 改的。
原来是自练的随机扭曲主丹 256dfud wf，另一个是 随机扭曲 辅助丹 320dfud wf。
显卡是 timespy 3000出头的 8G笔记本。256dfud head 跑bs6-8 这个感觉效率还是可以。18000迭代 出大概的第五列比较像的人脸和下牙齿白斑。
另一个320丹跑的很慢，我主要想测试下 人脸脸型和 预览图里 256和320 的大概清晰度。
跑一段时间，能大概反应256和320，head的优势和不足。

别看我我不在

come3002 发表于 2025-12-26 19:50
我没用别人的head，我自己也没有head， 这两个head。都是 用 我自己练的 丹来 改的。
原来是自练的随机扭 ...

你只是把模型改了个名就练了对吗？
       这样不行的，你实际跑的还是WF的丹，不是头丹。你应用一下模型试试，看能不能换头。按理说，模型的类型是改不了的。
      

come3002

别看我我不在 发表于 2025-12-27 06:20
你只是把模型改了个名就练了对吗？
       这样不行的，你实际跑的还是WF的丹，不是头丹。你应用一下模型 ...

256dfud head（由自练的wf 随机扭曲小丹改的），实验性的跑了bs6 18000  迭代随机扭曲  遮罩内训练人脸，全程没有关扭曲，没有关遮罩。
训练时间界面头像比较 特别小，所以感觉上 头像很小一点，人头像第二列第五列 不仅能看到人脸还能看到头发。head比wf范围上多了一些头发。
今天暂停训练。合成了一下。W为0 （就是看 model的真实范围）

黄色是人脸腮部跟原图有变化。红色是 耳朵，头部 跟原图发生变化，从范围看远远高于wf的边界，属于换头的边界，同时保留了脖子和耳坠等都没有替换。
这个跟训练第二列，第五列的预览范围和效果基本一致。
这个head丹虽然刚开始跑，但也证明确实换头head了。

整体看，这个head 可能模型太小，也可能练的迭代不够。细节上远远不够使用程度，属于尚未练好。但是优势明显，离屏幕远一点看，远远望去，换后效果更像src。
范围分析：
黄色和红色边际是 代表了换头的范围。红色标注的头发黑线没有上升到头顶可能跟 src有关。
我偷懒用的wf。可能需要重新切一点head。从而训练范围更宽广，把这一范围上移到头顶也包含在内。

别看我我不在

come3002 发表于 2025-12-27 08:25
256dfud head（由自练的wf 随机扭曲小丹改的），实验性的跑了bs6 18000  迭代随机扭曲  遮罩内训练人脸， ...

就是在WF范围内换头。所以头顶到不了。不过也可以了。这可比真正的头丹好练多了。

come3002

别看我我不在 发表于 2025-12-27 18:41
就是在WF范围内换头。所以头顶到不了。不过也可以了。这可比真正的头丹好练多了。 ...

我换了第三个head。
这个新的， 比 256dfud 320 略大，比 320dfud 352 又略小。
训练 全程 随机扭曲，遮罩内训练。刚开始跑 700迭代。

别看我我不在

come3002 发表于 2025-12-27 19:37
我换了第三个head。
这个新的， 比 256dfud 320 略大，比 320dfud 352 又略小。
训练 全程 随机扭曲，遮罩 ...

你用的这个版本训练得快吗？我换了新的版本，670NS一代，比以前的快了100NS。
      现在迭代247万，损失是0.28，0.08。但依然无法使用。拟合不足，第五列差得还不少。

come3002

别看我我不在 发表于 2025-12-28 09:08
你用的这个版本训练得快吗？我换了新的版本，670NS一代，比以前的快了100NS。
      现在迭代247万，损失 ...

我用wx888 大佬的 fork版本跑的。bs4.

10000迭代了。src 第二列的下牙齿 已经有斑块痕迹。
从第一列的预览，wx888的版本 特殊调制的。 第一列看不清。最终也炼制不清楚。第一列部分能看到，最终部分能炼制清楚。第一列能90%看清，理论最终能90%看清。
个人感觉 256df320 head 大约30%能看清下牙齿（原图wf512 每一张下牙齿都是能看清的，100%基数），
这第三个实验的 第一列 能看清下牙齿的 概率，大约能达到60%以上，这个比 256df320 预览第一列高不少。


你可以自己体验一下。具体实验办法。
src选100张下牙齿wf512，dst 默认。
实验一。
第一个丹256dfud head AE256 （你用的丹），运行下载 wx888 fork。预览图界面拖动放大与缩小 ，让head的小格子调配到256像素.刷新 对第一列截图50张，dst不用管。

实验二。
第二个丹256dfud head AE384等新建一个按 我的参数，运行下载 wx888 fork。预览图界面拖动放大与缩小 ，让head的小格子调配到我的这个像素384.刷新 对第一列截图50张，dst不用管。

实验三。
第一个丹256dfud head AE512 按照你的意愿新建一个你能跑的参数，运行下载 wx888 fork。[2] 预览显示几排图像 设置为 "1"【512 太大，设置为1 比较好】
2
预览图界面拖动放大与缩小 ，让head的小格子调配到我的512像素.刷新 对第一列截图50张，dst不用管。

单一变量的原则。同一套src 100张下牙齿，利用相同的256模型分辨率，不同的后几位（AE 从256-384-512），尤其是从AE等来找寻主要原因。
然后逐帧对比。你大概能知道问题所在了
假设1.  实验一和实验二 三。都下牙齿可见率为相同，几乎没有区别，意味着WF512 实质里面可能含有低质量的素材。说明是 你的素材质量的问题比较大。
需要 用 wan2.2等生成更优质的 下牙齿。
假设2  如果实验一，可见率是30% 和实验二 三，可见率有一点提升，说明你的素材WF512，含有低质量的比例不多，质量还可以。改参数可用。

假设3 如果 实验二，实验三有巨大提升。说明你的素材质量很好。完全是参数 的限制。


下图预览图 是 调节到 这个丹参数 AE384 对应的384像素，再截图.
第一行第一列 人头像都很小很小了。第一列隐约能看清下牙齿齿缝。
第二行第二列。人头像中等。第一列能看清下牙齿吃饭。



为了体现对比。新建了一个head 256AE512 。8G显卡也能跑到，跑几十迭代。
head256分辨率下，同一套src 在 AE512和 AE384的 第一列 对比
电脑原因。预览截图 AE 512 x512 格子实现不了（只是 竖向是512，横向可能也就384），
左边是head256分辨率下，AE512 竖向 512； 右边是 head 256 分辨率，AE384 竖向384 的对比截图.
左边的第一列 细节比右边第一列 更大，细节更好。



又新建了一个 head 256dfud256.  这样凑齐了8G显卡能跑的 3个256模型head dfud，AE256,384,512不同 ，跑几十迭代。（AE320省略了，参评意义不大）
预览图第一列 能看到 清晰下牙齿几率确实 是越来越高。尤其 AE256和 512 差别尤为明显（上传论坛图片有压缩）



改变模型分辨率
head 模型，四维AE512等相同.，模型分辨率不同的对比。
再新建一个 8G能跑的 320 dfud512.

左边是 320AE512，右边是 256AE512. 同样只看第一列
左边能看到 隐约嘴角的嘴唇纹理。比右边更好。



进一步提高分辨率。还是8G能跑
左边是 352AE512，右边是 320AE512. 同样只看第一列
左边能看到 隐约嘴角的正脸的嘴唇纹理。比右边更好。

别看我我不在

come3002 发表于 2025-12-28 10:09
我用wx888 大佬的 fork版本跑的。bs4.

10000迭代了。src 第二列的下牙齿 已经有斑块痕迹。

这个版本论坛里有分享的吗？我练的是专人特定发型丹，没有多少漏牙的。自娱自乐的。无所谓能不能出牙。只想练得更快。