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【神农MVE-DFL汉化】v3.0.4

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万事如意节日勋章

 楼主| 发表于 2023-12-29 19:16:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
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本帖最后由 Lau9 于 2024-6-5 01:47 编辑

由于需要统计使用人数,整合包下载链接 需要一点灵石。

curios-city/DeepFaceLabSN: DeepFaceLab 汉化整合包 (github.com)  Github请帮我点一下小星星!

有些问题是时间久了就忘记继续写了。有些问题是网友们反馈的,在这里备注一下。
(神农V1.0刚出的时候有9条规划,基本上全部完成了)

1.pak文件记录训练进度,增设密码。提供列表选择pak并且支持中文名

2.本来想在模型摘要显示各个pak训练集的进度,后来不想在摘要显示,而是在列表阶段显示 名字+数量+loss!

3.给模型、pak素材、dfm 加密码,这样就不怕在服务器或别人的电脑上训练后泄露文件了。
跟压缩包密码一样,可以暴力破解,所以密码位数越多越复杂、爆破成本越高。

4.想过做一些UI工具,但是目前快揭不开锅了。大家有代练需求的找我吧,赏口饭吃!

5.一些AI辅助识别的工具,比如遮罩范围内图片查重与模糊筛选、引用外源遮罩蒸馏训练,想办法加训S3FD和FAN 或insightface,或codeformer和GFPGAN。

6.尝试用极端方式压缩pak素材,并把对齐和遮罩信息另外保存(不排除用空白图的同名文件来做载体和转移)。
听说“数据恢复”只是不识别 PS 的jpg。感谢8888大佬提醒:PS快速导出质量7的jpg可以被DFL识别

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2024年6月3日:
v3.0.3版本

1.修复了Quick512 皮肤GAN的bug。
从3.0.0之后,小更新都在GitHub,免得上传太大。

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2024年6月3日:
v3.0.3版本

1.很费事!把ME训练窗口的jpg中文字符解决了!但是延迟会慢5ms。只影响P快捷键刷新的速度,所以还请放心。
补丁暂时不想上传百度,在GitHub里,认真的玩家可以去看看。记得给我点星星!

2.目前正在研究live的实时遮罩. 为了防止坏人、不法分子利用,不开源。思路我在群里有探讨

3.不是我的更新,而是俄罗斯iperov 已经出了史诗级新版本,只是目前还没分享到GitHub

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2024年5月31日:
v3.0.2版本

1.由于old脚本预埋了loss的均值记录,导致了一个全局变量报错。已修复

2.“单击图片可刷新” 显示到错误的地方,应该是WEB而不是win窗口,已调换。

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2024年5月23日:
v3.0.1版本

1.重磅更新:增加了MVE提供的另一种训练窗口,可远程访问,Linux也可实时预览和操作快捷键!

2.检查bat等细节和命名的错误,如果有疏漏请反馈。用户交互不影响模型质量

3.实在是没找到预览图左下角的 ???.jpg 在哪个变量,知道的人请告诉我!解决一下字符显示问题

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2024年5月22日:
v3.0.0版本

1.修复了模型从其他版本升级神农后缺少参数而报错。处理方式是强制询问

2.解决了:选择模型后先弹出摘要,再修改参数(如果参数缺了,就会在显示摘要前崩溃,从而无法修改参数,死循环了)。Xseg训练也解决了。
现在弹出摘要之前如果检测到参数有缺,就会强制进入设置参数的环节!这个问题尝试用三四种方式修复,直到这次版本估计才一劳永逸!

3.解决了预览窗口汉字变成乱码的问题

4.预览窗口的loss显示优化:尤其是 dst不再直接覆盖在src导致盲区,交集将会显示绿色。尝试过红紫蓝的配色,辨识度不如黄绿蓝

5.新世代的功能 已成功测试:Xseg的评判标准在于手画素材量以及loss,换脸模型的评判标准在于素材数量以及loss。迭代数并不是最好的参照

6.将会恢复训练显存的记录,我不希望大家攀比,但是很多时候是作为判断模型能否运行的诊断。报错之后只要截图摘要就知道了。

7.后续版本将会对pak动手脚,使其可以由列表来进行选择。并且记录不同pak的loss以反馈训练阶段。如果数据是记录在pak的,我还想顺便做一下密码设定,
这样远程训练就可以保护素材避免被盗取。

8.由于现在python环境已统一到唯一目录。为将来部分文件编译为pyd打下基础(我觉得pyc就行了)尤其是涉及到资产安全的部分。
在dfl领域是首个把N卡和A卡放到同一个python环境,且同步更新软件功能。

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2024年5月17日:
v2.6.1版本

1.早期有过 Q224模型的导出dfm.bat,后来的版本不小心吃掉了。这次跟Q512一起出

2.Q512内测开启!快来尝鲜!流程只有两个选项。事先声明:不能练万能丹,适合一对一的直播专丹或者视频换脸。

3.流程优化:选择完模型后,先弹出模型摘要,再有10秒Enter时间决定是否修改。

4.Q512的预览图展开了。如果大家喜欢,我会把ME的也改成一样(5列取代2列)

5.WEBUI正式内测,我试过费两天功夫想改依赖的源码(已经代码混淆打包,非常难搞),所以干脆提示大家别点击右上角的下拉菜单就好(模型可能会崩)。
也不想汉化了,能点击的栏目也就左上角的3个而已,用来看loss图和预览图的!在服务器训练的可以访问外网ip:6006端口,Linux也能看预览图了!
刷新间隔是固定5分钟,可以改为1分钟,但是不能非等间距频率预览。

6.bat增加了许多,反复检查希望没有疏漏。

7.ME模型逐渐过渡命名为SN模型,预计下一个版本会做个自动改名

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2024年5月9日:
旷工的这段时间除了放假陪家人以外,还完成了另外的两个项目:ddos防火墙,在线文档免登录调用API的模块封装。
v2.5.1版本

1.这次重点更新python环境,只有一个python文件夹了,原先是2个。
修复了2.3.3版本的config.txt逻辑失效。现在N卡和A卡的切换更骚了!

2.修正了old-SAEHD的txt 以UTF-8保存(感谢台湾同胞反馈的问题)

3.修正了2.4.1版本old训练器的参数颠倒。当时把gan放进了预训,导致正训没有gan选项。现在是预训不显示gan了。
放心,这个不影响模型的训练和兼容。只是UI体验的优化。

4.合成的时候缺文件。Exception: Unable to load FaceEnhancer.npy,已粘贴回原位
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2024年4月26日:
v2.4.1版本

1.镇坛之宝不能直接用,而是需要经过训练一下保存后才能用。
我不一定想去处理完这个问题,说白了就是神农训练后的遮罩模型会增加一个 resolution的参数,可能还有别的。
如果真要靠脚本写到原版遮罩,跟你们迭代1次然后保存 也是同样的效果。如果将来新增的参数多了,还要照顾原始版,就会多很多工作量了。
反正神农训练后的遮罩可以让官方原版、ICE、ME都能使用。如果神农要用原版或ME遮罩,只需要用神农训练一下保存就行。

2.合成的时候超分缺文件。Exception: Unable to load FaceEnhancer.npy
关于这个问题,从_internal\DeepFaceLab\facelib 拷贝到_internal\DeepFaceLab_old\facelib  就好了

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2024年4月25日:
v2.4.0版本

1.之前256以外的遮罩有一定的限制,我今天看了才发现代码我是已经写好了,只是延期发布而已。
现在已解锁其他分辨率Xseg模型的应用与创建。

2.拥有的XS标记数据集由4000增加至数十万。不久后可达到数百万张
和Cxsmo合作,目前有重大突破。

3.好久没放出完整包了,这次在第八类bat里增加了一些工具,并且优化了速度。

4.神农网盘链接附赠224的SRC和DST素材(再次花了点时间整理和筛选),希望大家尝试一下Quick224.
训练不超过2天时间,导出dfm后看看效果,看有没有闪烁
我近几天也在亲自测试小模型(所以有点忙),用的也是附赠的素材。

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2024年4月23日:
v2.3.3版本

1.新增一些工具,好东西应该让大家先用上!原作者如果需要灵石可以找我分。
工具.png

2.顺便把之前各种需要选择显卡和RG的bat,改成自动读取txt里的配置。

3.清理一些垃圾文件夹。其他的忘了,今天发生了些事,手忙脚乱

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2024年4月22日:
v2.3.2版本

1.新增:5.4)--- 训练 SAEHD 继续上次 --------------------- train Recent SAEHD.bat
忽略模型和显卡列表以及参数,直接开始上次的训练。

2.记录GPU设备的选择并保存到options,为将来(选择模型后直接开始训练)做准备。
不想每次都询问GPU了。(温馨提示:模型小到一定程度的时候,双卡不如单卡快)

3.把SAEHD的显卡和RG配置保存到本地txt配置文件,由
0)———————————[ 显卡 设置 —— RG 开关 ]—————————————————————————————————
统一管理,不再每次都询问。

4.结合1和3,放个测试效果:总之就是双击即可自动训练,不用选择模型、显卡、显卡模式、RG,这四项。
快捷启动.png

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2024年4月21日:
v2.3.0版本(完成,未传)

1.正在规划3.0时代。这次先从dfl-SAEHD入手改动。
从头梳理模型训练脚本,省略无效参数!早期阶段就不会弹出GAN、style之类的选项。
选项显示.png

在正式版会先选择显卡,在选择模型,然后显示摘要,最后才修改参数
而不是 选择模型--选择显卡--修改参数--显示摘要,  这种奇葩顺序。
更别说选项参数的顺序也很乱,创建新丹的时候分辨率居然不是在最开头。

2.有个毛病恶心了我很久了,神农有40个选项参数,当我设置完了,它告诉我(aligned里是空的)!
由于训练过程中需要替换和重命名素材,这种情况常发生。所以我让它先检测,该退出就退出,如果素材非空,才显示选项。

此功能牵扯到合成和导出,暂时先保持原状,等将来和pak命名一同优化!

3.由于梳理参数询问,解决了大家经常遇到的KeyError: 'retraining_samples'这类问题(强制询问)
在这里统一说原因:刚更换软件别懒到Enter都不点,直接就让它自生自灭。连试一试都懒。神农走一遍流程就行了。

4.Quick224在这个版本已支持导出dfm。Quick512、Quick384 正在路上

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2024年4月15日:
v2.2.0版本(补丁已发)

1.对XSeg应用(Apply)进行了大整改,解决了旧版xs模型命名和分辨率固定256的问题。
同时兼顾了新模式的多遮罩选择列表、自定义分辨率。且如果遮罩文件夹里面只有一个模型(哪怕是旧版镇坛),
此时就会直接应用,而不弹出选择列表。

2.对于XS模型的summary表格,我不希望通过迭代数来论英雄。毕竟它可以修改、也可以继承。
我会记录用于XS训练的手标素材数量,以及当前的loss数值。也可以记录一个递增的版本号(学习ICE)

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2024年4月13日:
v2.1.2版本(补丁已删)

1.改正了导出SAEHD模型.dat的py环境

2.更新覆盖了官方内置Xseg模型(包括合成的时候也默认用它)。不一定要使用自定义模型了。

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2024年4月12日:
v2.1.1版本

1.处理了ME合成器的报错

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2024年4月8日:
v2.1.0版本

1.在ME新增功能【超级扭曲】,DFL没必要加,因为自身已经扭得比较大了
介绍:ME和DFL原版的随机扭曲强度不同,其实DFL扭曲的幅度更大,所以哪怕迭代毫秒更快但是loss可能下降更慢,
当然也是大家常说到的DFL比ME更像SRC的原因。
经过调教,若是参数用力过猛,可能只适合从零开始练。(幅度大100%,未知风险大于收益,放弃实施)
为了兼容DFL原版底模,ME开启超级扭曲后,比DFL扭曲幅度大20%~25%。但是比ME本身大得多。

我还是直观给出数据!ME的旋转在[-2,2]  DFL旋转在[-10,10] 而ME超级扭曲[-12,12] .  缩放方面,ME的上限一直比DFL大一些
或许也是ME的BS经常要比DFL少2的原因之一
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2024年4月4日:
v2.0.3版本已上传

1.已检查SAEHD合成阶段,多模型需要修改的地方太多,暂时指定默认xseg256用于合成器

2.修复了原版转神农直接训练时 “缺少retrain loss” 参数的错误。现在不会在绘制表格的时候报错,但建议大家还是走一遍参数设置。

3.同时也解决了Xseg、Merge、Quick224 的参数缺失问题。其实就是绘制summary的环节各不相同 导致bug

4.神农384遮罩已收集数千张人工标记素材,准备训练。预计六月份左右会在外国友人的辅助下增加数十万张训练素材。
只要网友交作业,我就愿意分享统一成果。不会借口说 “我画了几万张但是网友只画了几百张 所以只能给个残缺版才公平。
欢迎添砖加瓦!我个人的成果就是大家共享的成果!我从入行至今没有卖过任何一分钱东西(灵石我是提现不了的!),当然,我很需要得到捐赠或者订单。
我认为任何有实质壁垒的模型成果都不应该卖人民币,因为马上就会倒卖泛滥贬值。只有代练才能锁住这个生产资料的源头

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2024年3月30日:
v2.0.2版本

1.如果有空就检查一下SAEHD合成阶段的多遮罩应用

2.已调试完成Quick224模型。极速训练

3.神农384神丹 目前发挥良好

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2024年3月28日:
v2.0.1版本

0.上一版的Xseg训练实现了多模型共存,通过列表索引来选择。但测试发现,在应用遮罩的阶段是缺了 用户选择 流程。

1.重点修改Xseg的写入(apply)动作,它原版是不能选择列表的,且不属于模型基类。所以重写了获取XSeg列表索引

2.打个预防针:合成阶段可能也还暂时没列表(复制代码很快的)。如果出现这种情况,暂时用坛宝即可。

3.最新的坏消息是:非256Xseg模型的 应用与合成,有问题。大约需要一天时间修复。
这部分已经触及敏感代码了(非256XSeg模型的创建、写入、合成),打算保护一段时间直到我练出足够强的384,我就是要先垄断。


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2024年3月27日:
v2.0.0版本

1.XSeg已经能支持自定义分辨率和解码维度。(这部分代码暂时不开放,预计百日内开源)
【XSeg遮罩】喜讯!创建或复训任意分辨率的遮罩(限时)

2.新增Quick224的训练和合成。测试阶段。总之是方便快速、新人无痛的必备之选!

3.summary之前只支持ME导致options对不上就报错,现在已经进行分类处理了。每种架构显示的表格都不同。

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2024年3月26日:
v1.9.4版本

1.更改Xseg分辨率失败,已经努力了24小时 想尽办法了。将在2.0解决

2.SAEHD舍弃掉新版合成器。(你们删个bat或者不用就好了)
SAEHD用旧版,ME用新版。他们是一一对应的

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2024年3月22日:
v1.9.3版本:

1.检查原版SAE架构的表格与排版对齐
SAEHD.png

2.测试了FP16的性能
已有最终定论:【新提醒】【神农汉化】RG | DML | FP16 非常重要的测评-【DFL】综合讨论-deepfacelab中文网 - Powered by Discuz! (dfldata.cc)

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2024年3月22日:
v1.9.2版本:

1.取消某地方的浮点数转整数,ME和SAEHD都使用最新的openCV4.7

2.全面优化目录bat的缺陷:【最新使用】现在不会重复复制自己了

3.给CMD窗口加标题

4.DML和RG可以手动控制切换了

5.修改了训练时 ME和SAE的随机扭曲程度,使二者都取了一个折中值。
比如ME是2,SAE是10,我就让他俩都取5

6.根据代码的不完全证据表明:512的模型在ME训练需要用到1024切脸,512模型在原DFL训练需要用到768切脸
还没彻底论证,只是看到了缩放方面的函数

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2024年3月21日:
v1.9.0版本(提前预告):

1.SAEHD的 图形设置-硬件加速gpu计划 提示语 变为 “初始化.bat”自动设置。
我一直觉得它很烦人,而且图片链接早已失效,极大误导。总算清扫了。

2.全面淘汰DX12环境,改用DML插件。所以现在AMD的ME和SAEHD都和CUDA统一版本了。
之前升1.8.6版本的时候,DX12用户还停留在1.5.4。因为代码不是同一套,很麻烦,差点放弃更新A卡支持。

3.之前只有N卡+ME 有新的summary表,现在N卡+SAEHD、A卡+ME、A卡+SAEHD 都有新的表格排版了。

4.环境删减了一半,节省了解压后的体积。

5.不把RG强行捆绑,做成可选项。因为他影响很大:
【神农汉化】RG(显存优化)和DML(A卡)非常重要的测评-【DFL】综合讨论-deepfacelab中文网 - Powered by Discuz! (dfldata.cc)

6.A卡现在也支持RG了(因为DML接口与CUDA的写法统一)

备注:神农的优势在于环境 14合1
(官方20系,官方30系,官方dx12,官方dml,
官方20系RG,官方30系RG,官方dmlRG,
ME20系,ME30系,MEdx12,MEdml,
ME20系RG,ME30系RG,MEdmlRG,)
这就是神农整合包的神奇之处。

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2024年3月18日:
v1.8.6版本(完整包):

1.周末没时间测试,补丁的插件缺了半截 补了。

2.经过多轮修改,现在的true和false改成是否了。

3.虽然这次1.8+版本只更新了CUDA-ME的,A卡和原版的仍然保持1.5.4左右的水平。我个人是没怎么出现BUG的。

4.打算暂时把ME的更新告一段落了,转头去把原版做的更简单易用!
11.jpg
12.jpg

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2024年3月17日:
v1.8.3版本:

1.还好下载的人不多,补上了表格的插件补丁(今天群友反馈缺表格就报错)

2.修改了大量的错别字和符号的对齐。 当然,不影响使用只影响美观,1.8.0用户别担心。

3.收到了建议说把true和false改成中文,好的 我也是这么想的

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2024年3月16日:
v1.8.0版本:

0.记得运行“初始化.bat”,它是用来对齐txt的表格的,其实包括原版和ICE的表格也能变整齐

1.全面重构summary的显示格式,包括txt也是整齐的
由于怕还有什么疏漏,我先不上传完整包,而是一个补丁~

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2024年3月14日:
v1.7.3版本:

1.增加作者名且写死到模型二进制里面,不能像options那样轻易删除

PS:其实五彩和猫的广告是在options,以我现在的掌握阶段,很容易删改。
yaml是可以任意添加和删除options的,也就是你可以直接在yaml
#新起一行,写
XXX:XXX
其实它就会覆盖dat,并且一直在。除非用yaml的方式修改。

2.未完成的功能预期:作者把模型加密授权给 机器码MAC-key的形式,绑定多台机器也可以。
保证每个作者和每个机器都是不同key
(比较有把握能搞成,大概2天时间)

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2024年3月13日:
v1.7.0版本:

1.全面修改yaml一键训练参数(或许能实现训练过程中的热修改)

2.有心做yaml汉化但是大分类上要抛弃英语,具体的key又必须是英语。总之不能双语共存。

3.毕竟我其他地方全都是双语显示,希望大家学熟练之后能够得心应手的修改yaml,否则只能我或者朋友做个UI了。

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2024年2月28日:
v1.6.2版本:

1.修改训练bat的路径错误

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2024年2月27日:
v1.6.1版本:

1.汉化了2个合成器。其中原版的合成器用了猫之汉化的图片

2.SAEHD支持两种合成器

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2024年2月26日:
v1.6.0版本:

1.修改一些bat内容的错误,并增加一些文字介绍。

2.简化与合并—[ 模型 训练 —— Train Models ]—的功能
比如AMP不再区分SRC-SRC 以免误导新人,本质上只是修改bat里的路径罢了。

3.自动读写配置文件(一键开始训练),合并到常规训练,用询问的方式取代等待2秒。

4.确定了A卡能完整使用ME和SAEHD的训练。
我应该是全网第一个做多合一的版本(3种显卡版本x2种模型架构,附RG)
其中ME分支的A卡训练我也是通过改代码的方式。不然还可以尝试下载一个接口插件。

5.温馨提示:强烈推荐cc-aug的色彩迁移模式,效果非常好!但是这个功能不能用RG优化,只能先切换到DX12(哪怕你是N卡)

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2024年2月5日:
v1.5.4版本:

1.修复模型应用的bat菜单伸缩bug

2.使用SAEHD合成人脸bat的时候call正确的环境

3.导出dfm的bat也链接到对应的环境,改正模型架构名

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2024年2月1日:
v1.5.2版本:注意了!本次虽然改动很大,但没有给大版本号(主要是修复,不是新功能)
这次是补丁不是完整包!请覆盖到1.5.0版本!

1.ME和SAEHD模型训练全面支持A卡(之前比较仓促,今天积极检查和迁移算法)
备注:ME的A卡训练仍需测试,不报错是第一步。
它的眼嘴训练暂时无效。需要有人协助测试!

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2024年1月31日:
v1.5.1版本:

1.修复了导出dfm的路径错误(三种模型)

2.修改了ME合成的bat错误

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2024年1月30日:
v1.5.0版本:

1.环境改动,Landmarks 自动识错应该不报错了

2.终于解决了遗留了很久的问题!就是模型改名的时候报错原因居然是...
14.png
我已经做了处理,在提示错误原因的同时,也让脚本继续执行,而不是终止。

3.下一个版本应该会简化预训练的可选参数

4.下个版本想办法明确的提示OOM是显存或虚拟内存不足,并且给出建议提示。跳出好几页的代码 对新手不友好。

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2024年1月29日:
v1.4.2版本:

1.预训练继续解锁一些参数限制,比如说RW(随机扭曲),禁用一些参数

2.粗心大意发现FP16没有开放完全,漏了个地方已补。

3.下一个版本:基于if self.is_first_run() 看看要搞点什么引导

5.提醒:如果是A卡用户,用了切换环境后,也许只能使用SAEHD训练,不能使用ME,有A卡用户请私聊我交流。

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2024年1月28日:还有点问题,暂时不发了,等1.4.2一起解决
v1.4.1版本:

13.png

1.想挽救一下“预训练”流程,大家都不用,为何不把这一项删掉?

2.按照官方默认的预训练转正时,不再强制清除inter和迭代数,而是询问用户。

3.开放了FP16,有没有勇士想试试?记得输入“?”看该参数说明

4.详细解释了 -udtc 每个参数的作用,详情请在训练控制台输入“?”

5.由于重新开放了FP16,所以gan不会报错了。但是ME版的gan据说只能选择1个GPU序号。

6. Landmarks自动识错 的bat里面路径写错了。已改

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2024年1月25日:
v1.4.0版本:

1.重大更新!N卡支持RG优化!小显存可以跑大一点的模型,或者增加BS上限
fp16仍然禁用,它是牺牲效果换取速度,令人无语。开发组伙伴想研究混合精度

2.ME和DFL 两个框架都支持N卡RG,而A卡不支持,试过了
DFL之前为了大家统一能用,是用DX12版本,所以N卡效率有折扣,
现在已经剥离开了,在训练时通过数字1和2来选择驱动类型!

这次的整合包结合了12个dfl版本合一。但是安装包的体积无明显增大。
(包括原版、ME,叠加是否RG,再乘以20系30系和A卡三种安装包)
(ME_A卡版本可能会在RG的时候出错,请联系我,毕竟A卡用户太少了)

3.内置了Landmarks自动识错、aligned合并工具,位置在bat的
第8类:——[ 其他 测试 —— Extra Function ]——  下面

4.由于fp16选项缺失导致开gan报错,忘记修复了。解决方法请看评论区置顶

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2024年1月18日:抱歉!消失的一周每天外出
v1.3.2版本:

1.上次1.3版的SAEHD还不是完全的原生,这次是了

2.对一些bat进行纠错,增加了ME模型的合成和导出

3.修复一个未知错误:模型改名报错(检查了一整天源码没问题,怀疑是pyc缓存的问题),
最后是通过回滚版本解决的

4.预训练集挪到了workspace因为经常要和aligned文件夹交换

5.xseg模型在workspace也有独立的目录了。不想跟脸模型混在一起

6.已经在研究如何极致压缩训练集了。目前的src保存于恢复数据非常积累,将来可以利用它!

7.已经顺藤摸瓜RO优化、eye模型、AVATAR模型、多GPU(超过3卡)训练。也是费了些时间收集,源码都拿到了

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2024年1月11日:
v1.3.0版本:

1.解决了原版SAEHD嫁接的BUG

2.由于DFL到ME容易升版不易降版,对于模型名称做了区分,免得误操作。
SAEHD-ME 简称SAEME模型或ME模型!

3.增加一个模型转换bat,目前只能从原版升ME

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2024年1月10日:
v1.2.3失败版本(仅记录):

1.植入了原版DFL模型,但是出了点问题

2.明天继续,主要报错是EYE_MOUTH

3.下一个版本可能会把ME版的SAEHD改名为SAEME避免随意转换

4.下下版本增加原版和ME的转换bat

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2024年1月9日:
v1.2.2版本:

1.支持A卡,并附带一个切换显卡的bat

2.从原版升级时ada锁死

3.创建模型后,禁用ada选项(如同三围不可改)

4.全面取消fp16的选择

5.保留原生环境(基于DX12版本)并补充了jsonschema和attr

6.初始化的时候提供选项:可去除佛像和猫

7.从1.2.1版本开始,就不是补丁,而是完整的整合包了
备注:10系、20系、30系N卡;DX12 都集成到同一个压缩包了

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2024年1月7日:
多功能启动UI:
DFL-MVE 神农汉化版多功能启动UI-【DFL】软件下载

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2024年1月5日:
v1.1.1版本:

1.“导出loss”的bat指向的环境改为python3.9

2.python3.6.8原生环境补充attr依赖

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2024年1月4日
v1.1.0版本:

1.更改欢迎界面加两只猫

2.5个bat文件修改错误的预训练路径“pretrain_Celeb”

3.loss导出(让大家都知道总好过只有少数人知道)

4.再次更新tensorflow和cuda、cudnn(老显卡并没有提速)

5.python368原环境已补充了jsonschema

6.增加了免责声明

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2023年12月29日
v1.0.0版本:

用法:覆盖到原版的安装目录

介绍:原作者是MachineEditor组织的Cioscos、seranus、Payuyi、AnkurSaini07
(顺便一提,keaidelaohu 并没有参加Me的开发,只是复制了源码,改作者名不注明出处、并且加密。违反GPL3.0开源协议)
对了,其实在GitHub通过【Deepfacelab】关键词能搜出来的结果只有千分之一。而你们搜出来的很可能是不讲武德的产物!
因为遵循规则的fork项目你们是不懂得搜的,比如MachineEditor。
搜索关键词【deepfacelab fork:true】只有这样才能找到好东西!

MVE功能:新增参数(包括但不限于)

[n] Use fp16 ( y/n ?:help ) :这个直接不要开,模型可能会崩掉

[n] Eyes priority ( y/n ?:help ) :单独的眼睛训练

[n] Mouth priority ( y/n ?:help ) :单独的嘴巴训练

[SSIM] Loss function ( SSIM/MS-SSIM/MS-SSIM L1 ?:help ) :这个好像是通过人脸相似度算法来计算loss的,自己搜索术语吧,保持默认就好。

[5e-05] Learning rate ( 0.0 .. 1.0 ?:help ) :学习率一般不去动它,你也可以手动的控制学习率下降,比如我在loss到0.25的时候改为3e-05

[n] Enable random downsample of samples ( y/n ?:help ) :跟随机扭曲同理,增强泛化性:随机降低分辨率

[n] Enable random noise added to samples ( y/n ?:help ) :跟随机扭曲同理,增强泛化性:随机噪点图

[n] Enable random blur of samples ( y/n ?:help ) :跟随机扭曲同理,增强泛化性:随机模糊图

[n] Enable random jpeg compression of samples ( y/n ?:help ) :跟随机扭曲同理,增强泛化性:随机压缩图片质量

[none] Enable random shadows and highlights of samples  :比较高级的随机,增强泛化性:随机模拟光影训练

新增的光影色彩学习算法:"fs-aug", "cc-aug"

希望大家给我GitHub点个小星星~
https://github.com/curios-city/DeepFaceLab

链接已经免费放在最上方,灵石只是自愿打赏!






































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阿威 + 1 十分给力!
DP湖 + 1 感谢分享感谢汉化
k6689829 + 1 太好了感谢楼主,比某些神秘组织软件好用太.
野生炼丹师 + 1 十分给力!吊打加密装神弄鬼的
Aiko粒粒子 + 1 太好了感谢楼主
伽利略 + 1 非常牛!
come3002 + 1 十分给力!
AKERSHUS + 1 十分给力!

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 楼主| 发表于 2023-12-29 21:17:51 | 显示全部楼层
这是ME版的官方教程!
https://www.youtube.com/watch?v=syMDerwv7C8
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 楼主| 发表于 2024-4-10 02:08:13 | 显示全部楼层
刚刚启发感悟。我是可以做到类似于ICE的 V3 V4 V7 V71 V71B V71C V71D V72 那样强行把你们隔离成不兼容的模型名的。连怎么实现的都想好了,但是我不这样搞。选择权在你们手里,有些时候参数差异大 容易炸丹,那种情况下就是重新开炉 可能更事半功倍。但是如果下载别人的丹不知情,大扭曲能兼容小扭曲 但是小扭曲不兼容大扭曲(这就是DFL到ME没问题,但是ME到DFL就炸了的原因),就确实不如定死规格来得安全。 综合考虑下,我觉得模型摘要里面要有一栏:作者提供使用说明。比方说某些参数不能开或不能关,某些值必须在某个区间否则会炸。  其实只要使用丹的时候跟之前的长期训练参数不差太多,就不会炸。
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 楼主| 发表于 2024-4-10 02:18:02 | 显示全部楼层
现在可以初步声明一下: DFL到神农 可以,DFL到ME可以,ME到神农勉强,ME或神农到DFL不行。

模型扭曲大小顺序是  DFL>神农>ME

所以DFL包含的数据最多,可以向“下”兼容。
而 ME→神农→DFL 这个方向,是缺失权重的,所以会有炸loss的现象

经过结合live的实际情况,DFL扭曲不应该盈余那么多,浪费时间空间。
切脸抖动的合理的值就是在ME和神农之间。

“超级扭曲”是给信仰“DFL比ME更像src”的人准备的,可以说“超级扭曲比DFL更像src”
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 楼主| 发表于 2024-4-10 02:23:37 | 显示全部楼层
Lau9 发表于 2024-4-10 02:18
现在可以初步声明一下: DFL到神农 可以,DFL到ME可以,ME到神农勉强,ME或神农到DFL不行。

模型扭曲大小 ...

现在没有改名,模型格式仍然还叫ME。  你们只需要区分: 真正的权重变性是从2.1.0超级扭曲版开始的。
ME最初代表的是MVE分支的模型架构。 神农模型格式是介于官方原版和MVE分支之间,且大量优化的,之后可能还会继续叫ME 或者改为SN。

之后优先验证神农的“ME”和“DFL能否互通”。能不闭源尽量不闭源。我甚至可以出一个“上下对等兼容模式”,但是这比不上作者在摘要里写“使用说明”
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 楼主| 发表于 2024-4-23 21:32:43 | 显示全部楼层
最近拖延上传是因为出了些情况,正在疯狂测试中。。好消息是:问题不在于神农的代码,而是我的dst素材有问题,我的时间和算力都大大浪费了。 我现在觉得:图片查重、模糊度筛选、遮罩训练,与其逐张检查(我检查了30万张),还不如做好脚本辅助效率。 工欲善其事,必先利其器
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发表于 2024-5-31 22:50:59 | 显示全部楼层
本帖最后由 wtxx8888 于 2024-5-31 23:09 编辑

PS不能被DFL识别的,只是12级精度的JPG(即正常的导出)。
PS使用快速导出即可(快速是7级精度的JPG,DFL可以识别)。
个人就是用的PS缩放再恢复,众所周知,DFL缩放惨不忍睹。

快速导出设置,默认是PNG,自己改一下。
2.png

存盘项目的位置。
1.png

PS这样出来的JPG,是DFL认识的,可以直接用于还原。

归根结底就是,PS的导出与快速导出,是两种不同精度的JPG,DFL不能识别12级的,只有7级的才能被识别。
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发表于 2023-12-29 20:20:52 | 显示全部楼层
可以写个简单介绍说明,很多人不清楚这个Me和主线DFL版本的区别
提供数字人直播服务、文字/音频驱动数字人服务,有意者联系我QQ563861181
全站默认解压密码dfldata.xyz
DFL交流QQ群519316315
AI绘画交流QQ群710238550
我的B站账号:特看科技的滚石   其他自称彦祖的不是我,请勿上当
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 楼主| 发表于 2024-1-29 18:30:08 | 显示全部楼层
bobowxc 发表于 2024-1-29 15:34
还是不行,我看运行的ErrFaceFilter.py在 _internal\DeepFaceLab\ErrFaceFilter路径下
然后运行的是_inter ...

确实,我中间断片了几天。 今晚传个完整包确保小白能用
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 楼主| 发表于 2024-1-11 17:08:57 | 显示全部楼层
Aufheben 发表于 2024-1-11 15:37
大佬,有没有考虑过搞一个自动化流程的功能?
比如我们经常会有一套通用的过程,第一步要开random warp,中 ...

有这个计划。但是对小白友好,对老手无用
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 楼主| 发表于 2024-5-18 01:06:59 | 显示全部楼层
my1030 发表于 2024-5-18 00:26
大佬,[none] Enable random shadows and highlights of samples  :比较高级的随机,增强泛化性:随机模拟光 ...

随机阴影不要,已经确定了它是个耽误事的东西
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 楼主| 发表于 2024-4-23 21:29:27 | 显示全部楼层
yxyao 发表于 2024-4-23 18:05
感谢大佬,希望可以早日将新版分享到网盘链接。
现在网盘链接里最新的2.2.0的保存loss到json部分的代码缩进 ...

谢谢,回头我比对一下代码
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 楼主| 发表于 2024-4-12 01:57:27 | 显示全部楼层
my1030 发表于 2024-4-11 23:29
大佬,这个问题后期会修复吗?删掉这行,合成的时候就不能用万能遮罩了

会的,明天修
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 楼主| 发表于 2024-3-28 23:44:53 | 显示全部楼层
看花尽于秋 发表于 2024-3-28 23:17
每次更新都要购买一次吗?现在用的1.01版,第一次更新不明白问问

持续更新,链接不变。可以订阅或者复制链接
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 楼主| 发表于 2024-1-26 16:25:14 | 显示全部楼层
明天会更新两个小错误:一个是GAN和FP16的矛盾,二是新的工具 依赖放错地方了
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发表于 2024-1-19 09:07:21 | 显示全部楼层
Lau9 发表于 2024-1-19 01:31
感谢你的反馈!我其实和dfl的俄罗斯作者一样,不赞同使用fp16,所以把它这个参数给屏蔽了,导致配置缺了 ...

依您的方法操作 , 問題已成功排除 . 大力感謝 !
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发表于 2023-12-29 23:43:07 | 显示全部楼层
楼主能把原版的搬运一下么?没梯子下不到啊
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发表于 2023-12-29 19:21:32 | 显示全部楼层
牛逼牛逼牛逼
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 楼主| 发表于 2023-12-29 20:25:42 | 显示全部楼层
滚石 发表于 2023-12-29 20:20
可以写个简单介绍说明,很多人不清楚这个Me和主线DFL版本的区别

上面有简介了。好的那我再补一期原作者的更新日志。
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发表于 2023-12-29 20:26:08 | 显示全部楼层
感谢分享。马上下载
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发表于 2023-12-29 21:42:31 | 显示全部楼层
这版本没加密?
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发表于 2023-12-29 21:46:16 | 显示全部楼层
弱弱的问一句,楼主说的原版是ME原版么?哪有下载链接?
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发表于 2023-12-29 22:17:08 | 显示全部楼层
厉害了,支持一下
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 楼主| 发表于 2023-12-29 22:46:27 | 显示全部楼层
tellmewhatsup 发表于 2023-12-29 21:46
弱弱的问一句,楼主说的原版是ME原版么?哪有下载链接?

我发的新ME是没加密的,而且还带了很多中文注释。
本汉化版覆盖到原版的意思是覆盖到俄罗斯原版,而不用覆盖到ME英文版。
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