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楼主: 728187887

被装闭得恶心到了

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发表于 2024-4-14 22:16:38 | 显示全部楼层
本帖最后由 wtxx8888 于 2024-4-14 23:00 编辑
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。




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发表于 2024-4-14 20:59:37 | 显示全部楼层
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。
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 楼主| 发表于 2024-4-14 20:52:36 | 显示全部楼层
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!
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发表于 2024-4-14 20:48:52 | 显示全部楼层
本帖最后由 come3002 于 2024-4-14 20:50 编辑
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。
360截图20240414204926552.jpg



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 楼主| 发表于 2024-4-14 20:42:25 | 显示全部楼层
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 楼主| 发表于 2024-4-14 20:40:18 | 显示全部楼层
本帖最后由 728187887 于 2024-4-14 20:42 编辑
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!
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发表于 2024-4-14 20:32:49 | 显示全部楼层
俺来了~
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发表于 2024-4-14 19:13:45 | 显示全部楼层
本帖最后由 wtxx8888 于 2024-4-14 20:27 编辑
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。
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 楼主| 发表于 2024-4-14 18:29:38 | 显示全部楼层
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
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发表于 2024-4-14 18:23:51 | 显示全部楼层
楼主采用df 模型 扭曲对练 金晨。wtxx8888 大佬这方面很有经验。


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