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[256-WF-SAEHD-DF-UD] 预训练100w+训练141w共241w次迭代 6G显存可以8bz

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 楼主| 发表于 2022-1-4 16:08:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
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本帖最后由 Henc 于 2022-1-4 16:13 编辑

个人通过自己的电脑和租赁的云服务器跑的模型 分辨率是256,WF
该模型是从外网下载的预训练模型,本身的预训练模式已经跑了100w次,
又使用了自己分割的素材跑了141w迭代,也就是100w加141w=241w次迭代
模型本身我用1060-6G可以跑到10bz,但有概率OOM,如果有条件可以使用linux跑
下面的详细介绍是训练模式下的迭代次数

模型介绍:================== Model Summary ===================
==                                                               
==            Model name: 256wf_SAEHD            
==                                                               
==     Current iteration: 1411533                 
==                                                
==---------------- Model Options -----------------
==                                             
==            resolution: 256                     
==             face_type: wf                     
==     models_opt_on_gpu: True                    
==                 archi: df-ud                  
==               ae_dims: 256                     
==                e_dims: 64                     
==                d_dims: 64                     
==           d_mask_dims: 22                  
==       masked_training: True                  
==             eyes_prio: False              
==           uniform_yaw: False                 
==            lr_dropout: n                       
==           random_warp: True                    
==             gan_power: 0.0                     
==       true_face_power: 0.0                     
==      face_style_power: 0.0                  
==        bg_style_power: 0.0                     
==               ct_mode: none                 
==              clipgrad: False                  
==              pretrain: False                  
==       autobackup_hour: 0                       
== write_preview_history: False                  
==           target_iter: 0                     
==           random_flip: False                  
==            batch_size: 10                    
==                                                
==------------------ Running On ------------------
==                                               
==          Device index: 0                       
==                  Name: NVIDIA GeForce GTX 1060
==                  VRAM: 6.00GB                 
==                                               
====================================================

效果如下:

训练时截图

训练时截图



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发表于 2022-2-15 13:14:32 | 显示全部楼层
感觉这个模型不错哦!!!值得买

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 楼主| 发表于 2022-1-4 16:10:40 | 显示全部楼层
本帖最后由 Henc 于 2022-1-4 16:38 编辑

我使用的DFL版本是2020.07,在使用从我这下载的模型时,如果显存小于等于6G,建议第一次训练时把batch_size开成1。开始迭代后,保存并关闭模型。再次训练时可以根据自己的硬件配置调整模型的batch_size。让模型适应新机器。
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发表于 2022-1-4 16:13:02 | 显示全部楼层
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发表于 2022-1-4 16:24:23 | 显示全部楼层
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发表于 2022-1-4 16:34:41 | 显示全部楼层
您的显卡能开到10,我3060-6G显卡跑224的模型只能开到3是啥原因啊?
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 楼主| 发表于 2022-1-4 16:39:44 | 显示全部楼层
xiaotiantang 发表于 2022-1-4 16:34
您的显卡能开到10,我3060-6G显卡跑224的模型只能开到3是啥原因啊?

我是df-ud架构,你的df-d架构吧,那个架构算是很老的了。不过有人会认为它的表达能力更强,看你需求
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发表于 2022-1-4 16:50:44 | 显示全部楼层
Henc 发表于 2022-1-4 16:39
我是df-ud架构,你的df-d架构吧,那个架构算是很老的了。不过有人会认为它的表达能力更强,看你需求 ...

嗯,我看了一下,的确是!我先去了解一下架构的问题哈!
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发表于 2022-1-4 17:11:44 | 显示全部楼层
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发表于 2022-1-4 17:32:37 | 显示全部楼层
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