被装闭得恶心到了

728187887

wtxx8888 发表于 2024-4-14 22:16
DFL模型的数据记录，是以角度为单位，即这格子的角度内有图（无论是谁），这个角度对后继的同角度图，全具 ...

好的，帖子我更新了，你看下思路对不对，还有我的模型训练参数出现了一个“大角度优化”，最近我的猫版除了添加你更新的"大LOSS"之外没做其它改动，这个大角度优化的使用时机是什么呢？

wtxx8888

728187887 发表于 2024-4-14 20:40
大佬，你说的先挑出全角度的我会执行的，我这里两个问题，

1.挑选全角度（现有角度）各一张，让模型先学 ...

DFL模型的数据记录，是以角度为单位，即这格子的角度内有图（无论是谁），这个角度对后继的同角度图，全具备，以现有的这张图，进行加速。
这就是为什么让你每格角度，必须要有一张图（最低限度），角度没图的，不具备被加速的范畴，比如你5-5角度练过，后加入5-10角度（全新，之前从未练过5-10），那么5-10角度就是从零开始，5-5的那张图对5-10无加速。
上述指全新的丹，当每个角度都有图练过后（让你挑选少量全角度的目的，就在于此），那么由于放大-缩小及扭曲的加成，角度会变成对相邻的，也可加速（前提是相邻角度不是空白，有练过最少一张图）。
以上所述，其实就是丹复用的原理。也是为什么要预训练底丹的目的。泛化就是增加丹的人数（理论上是无上限的），提升加速适用人的范围。
练过的丹复用时（以你为例，SRC-SRC少量全角度后），各角度对应过后，此角度练过本人的最快（以你为例，SRC总和扩充至4万）>>练过相近的次之>>只有唯一张图，只有很小的加速>>空白不用说，从零开始。（以你为例，某角度没图练，后补的此角度，就是从零开始）
至于大LOSS，几乎都是放大，缩小与扭曲的衍生图，这也是为什么炼丹后期开大LOSS的话，大LOSS会以极快的速度下降（所以不推荐初期就开大LOSS，中后期再开为佳）。
不要太迷信大LOSS，我测试过5万张开了大LOSS，检查还有3.0的图，大LOSS没跳过那么高，从没练过它，始终糊的惨不忍睹，感觉大LOSS只对衍生图起效，并不能保证在海量素材时，每张图都练到。

come3002

728187887 发表于 2024-4-14 20:52
好的，我尽快收集其它角度，只是AI生成极限角度太不靠谱的了，我明白角度越多对模型训练越好

谢谢！ ...

临时使用，有个办法，用金晨丹海选出 类似的 国内女星/樱花（至少90%相似度），然后 找一点露出鼻孔仰角极限角度， 替代即可。后面再删掉，或用找到的金晨仰角来覆写掉。

728187887

come3002 发表于 2024-4-14 20:48
楼主，你没用底单，角度完全靠金晨提供。可以考虑 增加一些角度。
现在 Ai工具很发达。论坛也有不少的补充 ...

好的，我尽快收集其它角度，只是AI生成极限角度太不靠谱的了，我明白角度越多对模型训练越好

谢谢！

come3002

728187887 发表于 2024-4-14 18:23
好的，这种图只有极少数几张，我以为只要保留超过眉毛就足够了

楼主，你没用底单，角度完全靠金晨提供。可以考虑 增加一些角度。
现在 Ai工具很发达。论坛也有不少的补充角度的办法。
起步炼丹，金晨SRC的格子越多越好。

728187887

tom7878 发表于 2024-4-14 20:32
俺来了~

哈喽

728187887

wtxx8888 发表于 2024-4-14 19:13
AI的原理为：记忆现有数据（训练过的素材），为最优解成像新素材（新加的素材，你会看到瞬间成像，为训练 ...

大佬，你说的先挑出全角度的我会执行的，我这里两个问题，

1.挑选全角度（现有角度）各一张，让模型先学习各个角度，然后再将所有SRC合并这样学习各角度的表情会训练更快，我有没有理解错，还有就是我是猫版，用了你发布的移植周期性大LOSS，设置的频次是5，我想到你说的优先学习各角度，如果没学习过的角度是否属于周期性大LOSS的训练范围呢？如果是，那么是否也算是优先学习了各个角度，可能说没有专门挑选训练来的那么快，感觉和挑选全角度有异曲同工的味道

2.我现在在扭曲12万后加入了19万的万人DST（DST里包含里我的SRC），以增强模型对各种脸型的学习能力，在关闭扭曲之前是否需要使用SRC-SRC强化一遍

最后，再次感谢你的解惑，谢谢！

tom7878

俺来了~

wtxx8888

728187887 发表于 2024-4-14 18:29
是的，我本身有参考他的帖子经验，不过我没用到底丹

AI的原理为：记忆现有数据（训练过的素材），为最优解成像新素材（新加的素材，你会看到瞬间成像，为训练过的库中，最相近的某人），从最优解（训练过的相近某人，如果练过的SRC，那就是本人）开始记忆新素材的差异（观感为初始成像的某人，逐渐变为新素材的人物）。
丹复用时的成像加速，就是这么来的。
所以SRC-SRC的意图，是强化SRC人物的记忆，当DST转为海量素材时。这波海量的素材，开局会以SRC的人物为最优解，进行成像，所以是最像SRC的。

了解以上AI特性后，实际上你这个专丹，炼制是有加速练法的.
你先用MVE，在角度里的每个角度格里，挑出一张图（标准加1.5重合挑选），大概会有600-700张。
第一批以这全角度的600-700张去训练，很少的张数练的快，而且不容易漏练大角度。
当这第一批几百张的精选达标（LOSS值到心里目标）存盘后，然后与所有的图合并（全部4万多一起），再开启全部级别的训练，你会发现，训练快的一批（当前SRC本人后加入的图，成像全部被加速）。
因为这属于训练微表情了，差异都不大，训练自然比你直接4万多一起的，快的多得多。 是不是跟ICE，所谓的木兰丹练法很像？AI原理的机制而已。。。
你这个SRC-SRC跑过后，是要跑SRC-DST万人的，因为没有底丹，缺乏多人的泛化性。直接就SRC-SRC跑完合成，效果并不好。

728187887

come3002 发表于 2024-4-14 18:23
楼主采用df 模型 扭曲对练 金晨。wtxx8888 大佬这方面很有经验。

是的，我本身有参考他的帖子经验，不过我没用到底丹