【已发】贺岁大礼！汉化DeepfacelabMe！附【更新日志】

Lau9

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已发布整合包（补丁覆盖到dfl原版即可）
【新提醒】【神农DFL汉化】正式发布！-【DFL】软件下载-deepfacelab中文网 - Powered by Discuz! (dfldata.cc)


我把python和环境升级到3.9.18，tensorflow-gpu也升级到了windows的最新版本。
这里花费了60个小时，分别尝试了py3.12，py3.11，py3.10，也成功在Linux测试过了。所有的依赖冲突和该踩的坑都踩了。

已发布整合包（补丁覆盖到dfl原版即可）
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希望大家能给我Github点个小星星！（下方链接以及完成了功能的更新和汉化，除了bat）
curios-city/DeepFaceLab: 深度换脸，由神农氏汉化！ (github.com)

本人是TA技术美术出身，自认为具备一定的素养。

1.2.0 - 2022年2月10日新增

• 新的自定义保存时间；默认为25分钟 - DeepFake ENG ITA更新
• 增加了随机模糊以增强阴影效果
• 可分割的随机阴影
• 增加了一些检查，指示数据集是否以zip或pak形式存在，当使用的功能需要批量数据集时修复
• 真实脸部强度仅在GAN功率>0时可用
• 错误的默认CPU上限
• 其他随机修复
  

1.1.0 - 2021年12月29日新增

• 来自官方分支的'random_hsv_power' - seranus
• 新的'force_full_preview'，强制不将dst、src和pred视图分离到不同的帧中 - randomfaker更新
• 将两阶段分割重构为3种模式：无、面部、面部+遮罩 - randomfaker
• 更新阴影增强，分为：无、源、目标、全部 - DeepFake ENG ITA
• 更新requirements-colab.txt修复
• 现在配置训练文件支持文件
  

1.0.0 - 2021年12月10日初始化

• 我们从DeepFaceLab的几个其他分支创建了这个分支。这个分支的许多功能主要来自JH的分支。
  

JH分支的功能

• 用于训练预览的Web UI
• 随机颜色训练选项
• 背景强度训练选项
• MS-SSIM损失训练选项
• GAN平滑标签和标签噪声选项
• 基于《神经网络图像恢复的损失函数》的MS-SSIM+L1损失函数
• 自动备份选项：
  • 会话名称
  • ISO时间戳（而不是编号）
  • 保留的最大备份数量（使用“0”表示无限）
    
• 新的样本退化选项（仅影响输入，类似于随机扭曲）：
  • 随机噪声（高斯/拉普拉斯/泊松）
  • 随机模糊（高斯/运动）
  • 随机JPEG压缩
  • 随机下采样
    
• 新的“扭曲”预览：显示带有任何/所有失真的输入样本。其他分支的功能
• 颜色传输模式中的FaceSwap-Aug
• 自定义脸型MVE开发团队的功能
• 由Cioscos aka DeepFake ENG ITA编写的外部配置文件
  • 使用--auto_gen_config CLI参数自动生成配置文件或恢复其配置
  • 使用--config_training_file CLI参数外部配置文件覆盖
    
• 由JanFschr aka randomfaker支持的Tensorboard
• DeepFake ENG ITA和randomfaker的AMP训练更新
• 阴影增强（需要测试以查看其是否能够很好地泛化）- randomfaker
• 由Ognjen aka JesterX aka seranus添加的文件名标签
• randomfaker支持的zip脸部集
• 公开了新的配置参数（CPU、LR、预览样本）
• 将预锐化添加到合并器中。它有助于模型更好地适应目标面部。灵感来自DeepFaceLive
• 将双通道选项添加到合并器中。它对生成的面部进行两次处理。灵感来自DeepFaceLive
  

1.8.0 - 2021年6月20日新增

• 形变因子选项
• 将SAEHD的选项迁移到AMP：
  • 损失函数
  • 随机下采样
  • 随机噪声
  • 随机模糊
  • 随机JPEG
  • 背景强度
  • CT模式：fs-aug
  • 随机颜色
    
  
  

1.7.3 - 2021年6月16日修复

• AMP遮罩类型
  

1.7.2 - 2021年6月15日新增

• 新的样本退化选项（仅影响输入，类似于随机扭曲）：
  • 随机噪声（高斯/拉普拉斯/泊松）
  • 随机模糊（高斯/运动）
  • 随机JPEG压缩
  • 随机下采样
    
• 新的“扭曲”预览：显示带有任何/所有失真的输入样本。
  

1.7.1 - 2021年6月15日新增

• 新的自动备份选项：
  • 会话名称
  • ISO时间戳（而不是编号）
  • 保留的最大备份数量（使用“0”表示无限）
    
  
  

1.7.0 - 2021年6月15日更新

• 合并了最新的上游更改，包括新的AMP模型
  

1.6.2 - 2021年5月8日修复

• 修复了某些版本的Tensorflow中GAN平滑/噪声标签的bug
  

1.6.1 - 2021年5月4日修复

• 修复了在数据集分辨率与模型相同时使用fs-aug的bug
  

1.6.0 - 2021年5月4日新增

• 基于《神经网络图像恢复的损失函数》的新损失函数“MS-SSIM+L1”
  

1.5.1 - 2021年4月23日修复

• 修复了在tensorflow版本<1.14时使用MS-SSIM的bug
  

1.5.0 - 2021年3月29日更改

• 网页UI预览现在将预览面板显示为PNG（无损），而不是JPG（有损），因此我们可以看到与桌面上相同的输出，不受JPG压缩的影响。这样做的副作用是预览图像在网络上加载更慢，因为它们现在更大，未来可能会考虑一个更新，该更新将提供以JPG查看的选项。
  

1.4.2 - 2021年3月26日修复

• 修复了MS-SSIM中背景强度的bug，该bug错误地将dst的损失归因于src
  

1.4.1 - 2021年3月25日修复

• 当启用背景强度和MS-SSIM时，src和dst的损失被背景强度损失覆盖。修复后，“背景强度”损失将正确地与总损失相加。
  • 注：由于在启用ms-ssim和背景损失时所有其他损失都被跳过，这降低了内存要求（并提高了最大批量大小）。有了这个修复，您可能会在同时启用这两个功能的模型上遇到OOM错误。我可能会在另一个功能中重新审视这一点，允许您手动禁用某些损失计算，以获得类似的性能优势。
    
  
  

1.4.0 - 2021年3月24日新增

• MS-SSIM损失训练选项
• GAN版本选项（v2 - 2020年末或v3 - 当前GAN）
• GAN平滑标签和标签噪声选项修复
• 背景强度现在使用整个图像进行比较，而不仅仅是遮罩外部区域。这应该有助于改善遮罩旁边的粗糙区域
  

1.3.0 - 2021年3月20日新增

• 背景强度训练选项
  

1.2.1 - 2021年3月20日修复

• 修复了fs-aug颜色模式的bug。
  

1.2.0 - 2021年3月17日新增

• 随机颜色训练选项
  

1.1.5 - 2021年3月16日修复

• 修复了Web UI客户端退出时未关闭的websocket
  

1.1.4 - 2021年3月16日修复

• 修复了从Web UI退出时的bug
  

1.1.3 - 2021年3月16日更改

• 使用未发布功能更新了更新日志，链接到工作分支
  

1.1.2 - 2021年3月12日修复

• 修复了'SAEHD masked'预览中缺失的预测src遮罩
  

1.1.1 - 2021年3月12日新增

• 为跟踪更新、新功能和bug修复添加了CHANGELOG文件
• Web UI文档
• 在README顶部链接到CHANGELOG
  

1.1.0 - 2021年3月11日新增

• 用于训练预览的Web UI
  

1.0.0 - 2021年3月9日初始化

• 将陈旧的master分支重置为seranus/DeepFaceLab，比iperov/DeepFaceLab领先21个提交（比较）
  

Lau9

kingboy的教程是真的精品！
https://dfldata.cc/forum.php?mod ... light=deepface%2Bme

ICE也是真的好看方便，可惜版本限制太多了，建议还是用Me。汉化之后没那么难用了

jaysfing

我说话比较直白  
这个就是说不清楚到底改进了啥。。 只表达我贡献了好多 我好累。。
典型技术男的思维局限

Mrdeepfake

想要的功能没有，无关紧要的功能倒是一堆。其实没啥重大改变。你还不如编一个帧图能自动化进行曲线变形处理，将dst脸型调整为src脸型的功能。即使收费，也大有人愿意付费。

bug008

我可以没有催楼主，我只是告诉他今天是29号了

Lau9

sex871 发表于 2023-12-29 19:57
MVE Fork版本~~注明

对，任何时候都要遵守版权协议。不像某人据为己有

tiange999

来晚了

启明

感觉还是很强的

Mrdeepfake

maymay 发表于 2023-12-30 23:17
有这功能的话可以成为DFL界钜子了

其实算法并不难，SAEHD模型训练好后，src脸型和dst脸型信息就都学到了。再懂一些数学上的曲线变形，算法上自动化调节dst脸型为src脸型，并不是难事。我是不会Python编程，现在也没时间去学习，否则我自己就能搞出来了。自动化调节脸型不比AE调节脸型香吗，不会有什么难以识别跟踪脸、需要来回剪辑、剧情画面连续性差、遮罩与脸型兼顾难处理等问题了。还能进一步降低DFL高级合成使用门槛。

maymay

Mrdeepfake 发表于 2023-12-30 20:23
想要的功能没有，无关紧要的功能倒是一堆。其实没啥重大改变。你还不如编一个帧图能自动化进行曲线变形处理 ...

有这功能的话可以成为DFL界钜子了

otean

支持一下 收藏备用

androw01

切脸能加快吗

zx715239532

dst排序没汉化