MVE角度分布

maymay · 发表于 2023-5-19 05:01:35

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本帖最后由 maymay 于 2023-6-30 12:21 编辑

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come3002 · 发表于 2023-5-19 08:18:02

本帖最后由 come3002 于 2023-5-19 08:28 编辑

原版1.0 和 1.5倍都是很好的视角工具。
一般而言，做普通的专丹，用原版SRC查看补中央的1/3就够用了。
而1.5倍相当于给原版来个放大滤镜。使得角度看的更精细。
特别适合做精细的专丹，用来补角度。一般而言补 2/3到4/5格子甚至更高。

刀哥1.0 也是用的1.5倍
如下图是用刀哥补角度工具，我补的王楚然 SRC

360截图20230518213918150.png

这个是从论坛下载的某SRC 。角度特别不错。

360截图20230519082818295.png

windjet · 发表于 2023-5-19 10:05:19

MVE1.0倍既原始角度指的是原始头像的倾斜角度，而1.5倍角度指的是DFL通过自身的AI算法能达到的角度，也就是说对于在原始角度和1.5倍之间不存在的角度，DFL能够通过算法能八九不离十的给你补全。
所以说src的原始角度最重要，其次是预训练集的角度，如果某个角度在src和预训练集中1.5倍之外，那你可以想象生成的图像会有多么糟糕了。

tellmewhatsup · 发表于 2023-5-19 15:00:59

windjet 发表于 2023-5-19 10:05
MVE1.0倍既原始角度指的是原始头像的倾斜角度，而1.5倍角度指的是DFL通过自身的AI算法能达到的角度，也就是 ...

学习了。

maymay · 发表于 2023-5-19 16:41:48

本帖最后由 maymay 于 2023-5-19 16:45 编辑

windjet 发表于 2023-5-19 10:05
MVE1.0倍既原始角度指的是原始头像的倾斜角度，而1.5倍角度指的是DFL通过自身的AI算法能达到的角度，也就是 ...

感谢指导。我觉得原始角度分布像我图中呈六边形应该是90%甚至95%的角度了，4个角落的按原始的不可能补上，我图2显示格子位置跟图3预览，都已经这么极限角度了，如果再往角落深处，基本上应该看不到五官了（个人看法，因为没见过最里面格子的图）

maymay · 发表于 2023-5-19 16:56:20

come3002 发表于 2023-5-19 08:18
原版1.0 和 1.5倍都是很好的视角工具。
一般而言，做普通的专丹，用原版SRC查看补中央的1/3就够用了。
而1. ...

按照刀哥1.4版本来说，我认为SRC角度分布占总格子分布呈正方形3/4，已经是95%以上了。

windjet · 发表于 2023-5-19 17:34:14

maymay 发表于 2023-5-19 16:56
按照刀哥1.4版本来说，我认为SRC角度分布占总格子分布呈正方形3/4，已经是95%以上了。 ...

你这个还不能说95%，就是如下多达20万头像的CelebA数据集小版本，原始角度也只能达到85%左右的样子，就这样还得靠加上补充角度少女集合才能达到100%的1.5倍角度，这也恐怕是目前论坛唯一的一份能达到100%的1.5倍角度的预训练集合了。

CelebA数据集小版本
https://dfldata.cc/forum.php?mod ... id=13537&extra=

maymay · 发表于 2023-5-19 17:59:59

本帖最后由 maymay 于 2023-5-19 18:04 编辑

windjet 发表于 2023-5-19 17:34
你这个还不能说95%，就是如下多达20万头像的CelebA数据集小版本，原始角度也只能达到85%左右的样子，就这 ...

所以要求没那么极端的话，其实就是可以参考你 <纯粹的CelebA预训练集1.0倍角度> 如图所示，你的这个角度分布，其实可以适用于95%甚至97%以上DST了，因为4个角落点由里往外延伸3个或4个格子，应该是五官不清晰了，DST这些角度基本都一闪而过，不会停留这些角度太久（特写除外），所以很少用到这些角度。

所以说你这个<纯粹的CelebA预训练集1.0倍角度分布>可以说是非常完美了。那我就按照你这个1.0图做参考，感谢大神指导。

windjet · 发表于 2023-5-19 20:03:23

maymay 发表于 2023-5-19 17:59
所以要求没那么极端的话，其实就是可以参考你如图所示，你的这个角度分布，其实可以适用于95%甚至97%以 ...

嗯，其实你可以利用这个DFL的这个1.5倍特性来补全你想要的任何角度，先要明白一点的是1.5倍角度不是一蹴而就的，而是需要时间来训练得到，越接近原角度的就能越快训练好，1.5倍角度只是理论上能达到的最大角度。
具体来说就是你有一张40度src图，然后放一张45度dst来训练，利用DFL的角度补全特性，训练好后能够得到45度的像src的dst图，然后直接导出这个直方图作为45度的src再训练50度的图片，同理反复这个过程就能得到其它大角度图片了。
当然以上只是一张图片的例子，对于src集合你得利用角度选择工具先选出大角度图片，然后放入更大角度的dst来训练，训练一段时间后直接导出直方图，用工具选取更大角度图片，会发现能选出一些以前没有的更大角度的图片，当然不是全清晰了，越接近原角度的才越清晰，删除不清晰的只保留清晰的大角度作为src再重复以上过程就能补全src的角度了。

maymay · 发表于 2023-5-19 20:56:03

windjet 发表于 2023-5-19 20:03
嗯，其实你可以利用这个DFL的这个1.5倍特性来补全你想要的任何角度，先要明白一点的是1.5倍角度不是一蹴 ...

悟了，就是打个比方分布图中src角度分布只占5x5（格子）范围，1.5倍之后变为8x8，那么多出的5格以外的3格就是可以通过DFL训练可以衍生出的最大角度，如果想通过训练得到更多更大角度，就只能补充原SRC角度，是这个意思吧。

按照你所述的操作，就可以通过不断筛选训练可以得到更大的角度，这跟金鱼角度训练一个道理吧。

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