【新手入门】炼丹之路的收获小结与疑惑

TokaMark

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刚踏上入炼丹之路，看到一个历史的帖子，深有感触，这些问题刚好也是困扰我的问题，
看了一天论坛里的各种帖子教程，粗浅对这些疑问做个回答，
都是个人理解的答案，不知道是否正确，抛砖引玉希望有路过的大佬深入指点一下。
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1.练好的丹。我需要保存一份。每次更换src时，都需要用原始的备份的那份模型吗？
可以不用，没毁丹就可以接着用。

2.可以一直放在model里。一直用，一直换src，也没有影响？
迭代了太多奇怪的素材，时间久了可能会有影响，例如合成的画面出现各种杂质。

3.1.如果想自己练出来五彩神丹那样的模型的话，不考虑时间消耗，资源消耗。流程应该是什么样的？
参考滚石大佬的：【万能模型训练方法】

3.2.想要的泛化能力是如何产生的？
大佬原文:
创建模型时开启 true face 参数，对模型的中间层会施加一个判别器，来约束DST和SRC编码出来的码越来越相似，
强迫编码器部分只抽取共性特征，放弃非共同特征这样dst就能丢这种各样的图来训练，而且不会中间层特征带来负面作用。
（但是我测试的时候遇到一个问题，我的DFL没有“true face”参数，是不是要新版/30系列版DFL才有）

3.3.多组src去训练一个dst? 还是一组src去训练多组dst? 还是多组src笛卡尔训练多组dst？
一组src练多组dst，因为是用src去筛选dst，理论上是不是无论是1对多，还是多对多，结果是一样的？(可能存疑)，（备注：不能多src 对 一个dst，因为筛选器是用src过滤dst）

3.4如果src里不是同一个人的头像。而是大量不同人的头像。训练出来的模型是否有泛化能力？
有，前提是开启了“true face”参数训练，dst也要大量不同的头像。

4.预训练模型不断迭代，会毁单吗（各种不同风格性别的src资源持续迭代）
正常没问题，但是有毁丹的可能，最保险的就是对初始的丹做一个备份，哪怕真的毁丹了，重头再来。

5.通用成品模型和预训练模型的区别？
成品模型可以不训练，导入dst后，直接合成画面。
预训练模型，大部分模型是预训练模型，使用时，导入dst后，需要训练一段时间，好的模型（例如猫大的神丹）根据电脑性能几分钟到几小时不等，可以很快出效果。

6.通用模型（例如：liae结构的迪丽热巴万能模型）可以不训练，直接更换dst，合成画面吗？
应该是可以，灵石不够还没买来测试。

7.预训练的专人模型，是不是也可以直接更换dst，合成画面？
不行，需要带着dst训练一会。

8.src的图片尺寸，例如512尺寸的图片包，在训练模型时候是否可以设置224？
可以，不仅可以还能混用，来源滚石大佬的回复

9.合成的视频，特写画面不清晰？
src、dst、模型这三者的分辨率都需要提高。特写画面模型建议分辨率大于等于384wf，320f。来源坛友回复

10.Quick96模型为什么很少呢
     1）因为直接训练也很快；2）能快速出图但效果不好；3）2G显存已经可以跑DF224的模型了（记得加大虚拟内存），没必要用Quick96。

11.半脸模型怎么改全脸？
新建一个模型data文件覆盖就行

12.待补充，如果有刚入门的坛友，欢迎把疑惑发出来一起讨论。

13.目前一张照片换脸效果好的APP有秀脸faceplay、趣演（广告多）、AI魔颜秀、脸猫、爱字幕2022（已停止更新），可以自己提供素材换脸的有优脸uface（不过换出来不像本人也不像原视频）原回复
感谢DFL论坛，感谢各类讨论贴及问答坛友。

特别感谢：我是通过这个教程正式入门了DFL，强烈建议还没入门的坛友看一遍这个教程，内容很长，但讲的特别细致。
Deepfacelab详细新手入门教程 https://www.youtube.com/watch?v=IbxcbywQvV4

参考来源：
【老鸟进阶】训练参数详解：https://dfldata.xyz/forum.php?mod=viewthread&tid=642
【万能模型训练方法】你没看错，就这么简单：https://dfldata.xyz/forum.php?mod=viewthread&tid=310
及各类问答贴。

问题来源：
如何练出五彩神丹那样的模型？https://dfldata.xyz/forum.php?mod=viewthread&tid=2147
模型复用可以接着迭代吗 https://dfldata.xyz/forum.php?mod=viewthread&tid=789
怎么区别预训练模型和成品模型 https://dfldata.xyz/forum.php?mod=viewthread&tid=424
src像素大小问题 https://dfldata.xyz/forum.php?mod=viewthread&tid=5810
关于模型的分辨率 https://dfldata.xyz/forum.php?mod=viewthread&tid=5818
以及自己学习中的疑问。

突然发现被点评可以加贡献，如果有收获请帮忙给个评分，谢谢

BENZUNYH

感谢分享

阿男

感谢分享！学习中！

HXIAOH

小结得挺好

demonash

谢谢，学习中

wang769

挺好的总结。。。虽然文章太长，我没看完，但是并不影响我评价

lucq3000

楼主，就会有共同学习

QTE

3.2  你是不是用LIAE架構?

wcw888

一口气读完，收获满满

guoruoxuan

谢谢分享