DFL 2.0 Frequently asked questions – workflow tips, methods and techniques. – in making.
For XSEG FAQ visit XSEG guide: https://mrdeepfakes.com/forums/thread-gu…g-tutorial
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1.Q：1.0和2.0有什么区别？
答：2.0是经过改进和优化的版本，由于进行了优化，它提供了更好的性能，这意味着您可以训练更高分辨率的模型或更快地训练现有模型。 合并和提取也明显更快。
问题在于DFL 2.0不再支持AMD GPU / OpenCL，唯一的使用方法是与Nvidia GPU（需要最少3.0 CUDA计算级别的GPU支持）或CPU一起使用。
请记住，在CPU上进行训练的速度要慢得多，其他所有步骤（例如提取和合并（以前称为转换））也要慢得多。
此外，新版本仅提供2种型号-SAEHD和Quick 96，没有H128 / H64 / DF / LIAEF / SAE型号。 同样，从1.0开始的所有训练/预训练模型（SAE / SAEHD）与2.0不兼容，因此您需要训练新模型。 在上面的主要指南中，您还可以了解其他一些更改。
2. Q: 做一次换脸需要多长时间？
A: 根据目标（DST）视频的时长，SRC数据集/面集的大小以及用于训练的硬件（GPU）的模型的类型。
如果您是从头开始训练模型或制作更长的deepfake，则在经过预训练的模型上进行简单，短暂的可能需要半天到5到7天的时间，特别是如果高分辨率全脸型需要额外的时间 培训XSeg模型，甚至在合并视频编辑软件后进行一些工作。 这也取决于您拥有的硬件，如果您的GPU的VRAM较少（4-6 GB），则需要花费更长的时间来训练具有更强大GPU（8-24GB）的模型。 它还取决于您的技能，查找SRC数据集/面容的原始资料的速度，可以找到合适的目标（DST）视频的速度以及为训练准备两个数据集的速度有多快。
3. Q: 你能用几张照片制作一个Deepfake视频吗？
A: 通常，答案是“否”。 推荐使用面部表情制作像样的Deepfake的方法是使用视频。角度和面部表情越多越好。 当然，您可以尝试只用几百张照片制作一个Deepfake视频，它可以正常工作，但结果却不那么令人信服。
4. Q: 理想的人脸数据数量是多少？?
A: 对于data_src（名人）脸部，建议至少拥有4000-6000张不同的图像。当然，您可以拥有更多但通常10.000-15.000张图像就足够了，只要数据集中有多种（不同的面部角度和表情）。
最好将它们用于尽可能少的源，使用的源越多（尤其是当不同源之间相似的表达式/角度“重叠”时），将模型变形为DST的可能性越高，看起来更像是SRC，可能需要运行TF 或保持启用RW的模型训练时间更长。 有关制作源面集/数据集的更多详细指南，请查看以下指南：
https://mrdeepfakes.com/forums/thread-gu…y-facesets
5. Q: 为什么我的Deepfake变得模糊？
A: 面孔模糊的原因很多。最常见的原因包括-训练时间不够长，源数据集中缺少必要的角度，提取的源或目标面集/数据集的对齐方式不正确，训练或合并过程中的设置不正确，源面或目标面集/数据集中的人脸模糊。 如果您想知道做些什么以及在做一次深度仿真时应避免什么，请阅读本主题（指南部分）的第一篇文章。
6. Q: 为什么我的结果脸没有眨眼/眼睛看起来不对/眼睛交叉？?
A: 这很可能是由于data_src中缺少图像而导致的，这些图像包含闭着眼睛或以特定角度或某些角度朝特定方向注视的面孔。确保在所有可能的角度上都有相当数量的不同面部表情，以匹配目标/目标视频中的面部表情和角度-其中包括睁着眼睛并朝不同方向看的面部，而模型不知道这些 脸部的眼睛看起来应该怎样，导致眼睛无法睁开或看上去全都错了。
造成此问题的另一个原因可能是使用错误的设置或调暗设置减少了跑步训练。
7. Q: 我什么时候应该停止训练？
A: 没有正确的答案，但是普遍的共识是使用预览窗口来判断何时停止训练和转换。没有确切的迭代次数或损失值，您应在此停止训练。 如果您正在运行预训练的模型，则建议至少进行100.000次迭代；如果从0开始运行新模型，则建议至少进行200.000次迭代，但是该数目甚至可能高达300.000次迭代（取决于模型必须学习的面孔的数量和数量） ）。
8. Q: 我什么时候应该启用或禁用随机扭曲，GAN，真面，样式效果，色彩转移和学习率下降？When should I enable or disable random warp, GAN, True Face, Style Power, Color Transfer and Learning Rate Dropout?
A:
1.从“随机扭曲”开始，只要使模型能够泛化并达到0.4-0.6左右的损耗值，就应启用它-预测面（预览的第二和第四列）和最终结果面（第五列）应看起来正确，但可能仍然模糊。
2.接下来，您可以启用诸如Uniform Yaw之类的选项，以帮助概括轮廓面或帮助培训它们，以防您在源数据集中没有很多东西的情况下使用，但是不必总是使用RW来运行此选项，以后可以在启用该选项时启用禁用RW。
3.在禁用RW之前，您可以启用LRD并对其进行更多地训练，以使其在此阶段中学习更多，接下来，您将禁用RW和LRD，以便模型可以在下一阶段中正确进行训练。稍后，在禁用RW的情况下进行训练并有选择地为4-9运行一些其他选项之后，您可以第二次启用LRD，在LRD之后，您不应启用GAN以外的任何其他选项。
4.可以在禁用“随机扭曲”之前或之后使用“ True Face and Style Power”，但是建议在禁用RW之后以及启用LRD之前使用它们。
5. GAN应该最后启用，并且在同时启用LRD时也必须启用。
6.可以从培训开始或结束时就启用颜色转移，这完全取决于您的SRC面部表情/数据集在色彩方面与DST /目标视频的匹配程度。
7.仅当源面集/数据集缺少某些角度时才应启用随机翻转-注意使用随机翻转可能会导致某些问题，并且如果面部具有一些不对称的特征-它们将被镜像，建议您在启动随机翻转时RW仍处于启用状态。
8.对于大多数训练，应该启用蒙版训练（仅全脸），因为它有助于训练模型需要学习的内容，即所应用的XSeg遮罩（如果XSeg遮罩为未应用），但是如果您打算在合并过程中腐蚀蒙版（如果源面比DST大/宽，并且您不希望它的形状被蒙版剪切），则可以禁用它（如果这样做）确保在启用GAN之前先执行此操作。
9.禁用RW之后但在LRD和GAN之前，应启用眼睛优先级，因为其他选项可能会引起问题（真面目，样式效果）。在某些情况下，当仍在使用RW时，用户在运行它时报告了良好的效果，但请记住，启用它会优先考虑眼睛区域和面部其余部分，其学习速度不会像平常那样快。
9. Q: DFL根本不起作用（提取，培训，合并）和/或我收到错误消息。
您的GPU可能不受支持，您正在尝试在较新版本的DFL上运行旧模型（或以其他方式），或者软件或PC出现问题。
首先检查您的GPU是否受支持，DFL需要CUDA计算能力为3.0：
https://zh.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported
然后查看是否拥有DFL的最新版本：GOOGLE DRIVE TORRENT
然后检查您要运行的模型是否仍然兼容，最简单的方法是尝试运行具有相同参数的新模型（将批次大小调整为较低的值，例如2-4，以进行测试）
如果仍然有问题，请检查您的PC，GPU驱动程序过时和Windows更新等待中之类的事情可能会引起一些问题。
如果仍然无法运行，则可以在问题部分中创建一个新线程，但是在执行此操作之前，请检查github上的问题选项卡，以查看其他用户是否没有相同的问题/错误：DFL 2.0 GITHUB
如果找不到任何东西，并且您已在论坛上搜索类似的问题，请在此处创建新主题：https://mrdeepfakes.com/forums/forum-questions或在此处发布有关信息。
10. 训练SAEHD时出现OOM /内存不足错误。
如果遇到OOM错误，则意味着您的VRAM即将用尽，可以更改各种设置来解决此问题：
a）减少批次大小-较低的批次大小意味着模型在较少的图像上进行训练，因此使用较少的VRAM，但这意味着与达到较高的批次大小相比，您将需要更长的训练时间才能达到相同的结果，例如2-4的极低批次大小也会导致结果准确性降低。
b）更改优化器设置（models_opt_on_gpu）-设置为True时，优化器和模型均由GPU处理，这意味着更快的迭代时间/性能/更快的训练，但VRAM使用率更高；如果设置为False，则将处理运行网络优化器的职责通过CPU进行操作，这意味着较少的VRAM使用量，可能没有OOM，甚至可能的批处理量更大，但是由于迭代时间较长，因此训练速度会变慢。
c）关闭其他功能，例如面部和bg样式转换，TrueFace训练，GAN训练或性能沉重的CT方法（如SOT-M）-使它们增加迭代/训练时间并使用更多的VRAM。
11. Q: I’ve turned off all additional features and the training is still giving me OOM errors even at low batch size.
A: 在这种情况下，您甚至可以更改更多设置，但由于您只能设置一次，因此将需要您开始新的模型训练：
a）以降低的分辨率运行模型-即使可以进行所有优化并禁用各种功能，仍然可能无法运行所需的分辨率，只需降低分辨率直到可以运行（分辨率为16倍）
b）减小自动编码器尺寸，编码器尺寸，解码器尺寸，解码器蒙版尺寸。
这些设置控制着模型的尺寸，因此更改它们可以对模型学习面部和表情特征的能力产生巨大影响。 将该值设置为低值可能意味着该模型不会闭上眼睛或无法学习某些面部特征。 如果您无能为力，请仅更改它们。 有关他们做什么的更多信息，请查看指南。
c）购买具有更多VRAM的GPU。
12. Q: 我的源数据集中有太多相似的面孔，有没有可以用来删除它们的工具？
A: 是的，您可以使用内置的DFL排序方法，也可以使用VisiPics之类的应用来检测源数据集中的相似外观并将其删除。
13. Q: 我正在训练已经进行了数千次迭代的模型，但是预览窗口中的面孔突然变成黑/白/看起来很怪异，我的损失值上升/为零。
A: 您的模型已经崩溃，这意味着您不能再使用它，必须重新开始，如果有备份，请使用它们。为防止模型崩溃，请使用渐变裁剪或仅启用备份，通常除非使用样式功能（否则强烈建议启用渐变裁剪），否则模型不会崩溃（但强烈建议您启用渐变裁剪），即使您担心即使没有启用任何其他功能也要崩溃 您可以始终在不影响性能的情况下始终启用它（可能很难注意到，根据我的测试，最多最多可以增加50-100毫秒）。
14. 如果我训练Celeb A的模型（data_src）并使用Celeb B（data_dst）作为目的地，是否可以使用相同的Celeb A模型替换新的Celeb C？ 我可以重用模型吗？
A: 是的，实际上，如果您打算对同一来源进行更多的伪造，甚至在使用同一数据集时，也建议重用您的模型。 当使用完全不同的源和目标/目标时，您也可以重新使用模型。
15. Q: 我应该预训练我的模型吗？
A: 与重用一样，是的，您应该进行预训练。使用DFL内置的预训练功能，您可以在启动模型时选择该功能。 这是预训练模型，在200k至400k迭代中的任何位置运行此功能并在要完成预训练后将其关闭的正确方法。
16. Q: 我遇到错误：不是在DeepFaceLab中训练所需的dfl图像文件error: is not a dfl image file required for training in DeepFaceLab
A: 这意味着data_src / aligned和/或data_dst内部的图片对于DFL训练无效。
这可能是由以下几方面引起的：
1.您正在使用名人的共享数据集之一，尽管它们看起来像对齐的面孔（256×256图像）可能只是从中提取的图片，但它们是由不同于DFL的软件或较旧版本制作的。以不同方式存储界标/路线数据的不同应用。要修复它们，您只需要对它们运行对齐过程，只需将它们放入“ data_src”文件夹（而不是其中的“ aligned”文件夹），然后使用4重新对齐它们即可。data_src提取面S3FD
2.对齐后，您在gimp / photoshop中的data_src或data_dst的对齐文件夹中编辑了脸部/图像。
编辑这些图像时，将覆盖存储在其中的地标/路线数据。
如果要编辑这些图像，请首先运行4.2）data_src util faceset元数据保存以将对齐信息保存在单独的文件中，然后编辑图像并运行4.2）data_src util faceset元数据恢复以还原该数据。
仅允许编辑AI放大/增强功能（您现在也可以使用4.2进行操作）data_src实用面部设置增强功能，而不是使用外部应用程序（例如Gigapixel），颜色校正或对不改变其形状的面部进行编辑（例如删除或添加内容），则不允许翻转/镜像或旋转。
3.您的“ data_src / dst”或“ aligned”文件夹中有未提取的未对齐的常规图像。
4.您的“ data_src / aligned”文件夹中有_debug面。删除它们。
17. Q: 转换时出现错误：找不到XYZ.jpg / png的人脸，没有人脸地复制。I’m getting errors during conversion: no faces found for XYZ.jpg/png, copying without faces.
A: 这意味着对于“ data_dst”文件夹中的XYZ帧，没有脸部被提取到“ aligned”文件夹中。
这可能是因为在该帧中实际上没有可见的脸部（正常），或者它们是可见的，但是由于它们所处的角度或障碍物而无法检测到。
要解决此问题，您需要手动提取这些面孔。 查看主要指南，尤其是有关清理data_dst数据集的部分。
总体而言，在开始训练之前，应确保已对齐并正确提取了多少张面孔。
并记住，在训练之前应该清理两个数据集，以了解更多信息，请查阅第一篇文章（指南），并阅读以下有关准备源数据集以供训练使用并在我们的论坛上共享的主题
18. Q:转换期间 警告：检测到多张脸。 强烈建议分开对待它们，并警告：检测到多张面孔。 将不使用定向模糊。 I’m getting errors: Warning: several faces detected. Highly recommended to treat them separately and Warning: several faces detected. Directional Blur will not be used. during conversion
A: 这是由data_dst / aligned文件夹中的多个面孔引起的。
提取过程试图不惜一切代价检测每帧中的面部。 如果它确实检测到多个面部或一个真实的面部并错误地将其他事物检测为面部，则会为每个帧创建多个文件，如下所示：0001_0.jpg 0001_1.jpg 0001_2.jpg（如果检测到3张面部）。
19. Q: 合并后，我在某些或所有合并帧中看到原始/ DST面。
A: 确保将转换器模式设置为叠加模式或“原始”模式以外的任何其他模式，并确保已对齐data_dst.mp4文件所有帧中的面。
如果您仅在某些帧上看到原始人脸，那是因为未从相应的帧中检测到它们/将它们对齐，则可能由于各种原因而发生这种情况：难以看到人脸的极端角度，模糊/运动模糊，障碍物等。 总体而言，您希望始终将data_dst.mp4中的所有面孔对齐。
20. Q: 训练时那些0.2513 0.5612代表什么意思？
A: 这些是损失值。 它们表明模型的训练程度。但是，除非它们已经稳定在某个值附近（假设您没有更改任何模型参数），否则您不应该关注它们，除非看到它们的值突然上升（上下波动），而应关注预览窗口并查找诸如 牙齿分离，美容痕迹，鼻子和眼睛，如果它们锋利且看起来不错，那么您就不必担心任何事情。 如果您发现损耗值由于某些原因尽管没有改变但仍因某些原因而上升，请考虑停止训练并通过梯度裁剪恢复它，或者禁用一些其他选项，这些选项可能是您在错误的设置下启用的，这现在会引起问题。
21. Q: 理想损耗值是多少，低/高损耗值应为多少？
A: 这完全取决于设置，数据集和各种不同的因素。通常，您希望在禁用所有功能的情况下开始训练，但样本的随机扭曲（以及可选的梯度裁剪，以防止模型崩溃和万一您的源数据集缺少某些面部/头部角度的情况下进行随机翻转）损失到0.4-0.5以下（取决于 模型架构，以及是启用了屏蔽训练的全脸模型还是启用了屏蔽训练的全脸/头部模型，以及模型分辨率或模型尺寸。
禁用随机扭曲模型后，应该能够达到0.15到0.25之间的损失值。
在某些情况下，您的模型可能会陷入某些损失值，或者永远无法达到较低的损失值。
22. Q: 我的模型崩溃了，我能以某种方式恢复它吗？
A: 不，您需要重新开始，或者如果使用了备份，请使用备份。
23. Q: 如果您使用名人面部表情训练并且想要向其中添加更多面部/图像/框架怎么办？ 如何为现有src / source / celebrity数据集增加更多种类？
A: 最安全的方法是将整个“ data_src”文件夹的名称更改为其他名称，或将其临时移动到其他位置，然后从新的data_src.mp4文件中提取帧，或者如果您已经提取了帧并准备好一些图片，则创建一个 新文件夹“ data_src”，将其复制到其中并运行data_src提取/对齐过程，然后将对齐的图像从旧的data_src / aligned文件夹复制到新文件夹中，并在Windows要求替换或跳过时，选择重命名选项 文件，因此您可以保留所有文件，而不会最终用新文件替换旧文件。
24. Q: dst faceset / data_dst.mp4是否也需要清晰且高质量？ dst faceset / dataset / data_dst中的某些面孔会有点模糊/有阴影等吗？ 我的data_dst / aligned文件夹中的面孔模糊怎么办
A: 您希望您的data_dst尽可能清晰，并且没有任何运动模糊。 data_dst中的面孔模糊会导致几个问题：
-首先是某些框架中的某些面孔将不会被检测到-转换/合并时，原始面孔将显示在这些框架上，因为在提取过程中无法正确对齐它们，因此您必须手动提取。
-其次是其他人可能未正确对齐-这将导致该帧上的最终脸部旋转/模糊，并且看起来很不正确，并且与其他模糊脸部相似，必须手动对齐才能用于训练和转换。
-第三-即使在某些情况下使用手动对齐，也可能无法正确检测/对齐面部，这又将导致原始面部在相应的帧上可见。
-包含运动模糊或正确对齐的模糊（不清晰）的面部可能仍会产生不良结果，因为用于训练的模型无法理解运动模糊，模糊时面部的某些部分（如嘴巴）可能显得更大/更宽或只是不同而已，模型会将其解释为该部分的形状/外观发生了变化，因此，预测的假面和最终的假面都将看起来不自然。
您应该从训练数据集（data_dst / aligned文件夹）中删除那些模糊的面部，然后将它们放在其他地方，然后再将它们复制回data_dst / aligned文件夹，然后再进行转换，这样我们可以将交换的面部显示在与那些模糊的面部相对应的帧上。
要消除运动中的怪异表情，您可以在合并中使用运动模糊（但不适用于“ data_dst / aligned”文件夹中只有一组面孔且所有文件都以_0前缀结尾的情况）。
您希望SRC数据集和DST数据集都尽可能清晰和高质量。
某些帧上的少量模糊不应该引起很多问题。至于阴影，这取决于我们在谈论多少阴影，可能看不见小的浅色阴影，您可以在脸上带有阴影的情况下获得良好的效果，但在很大程度上也会看起来很糟糕，您希望将脸部照亮均匀分布，并尽可能减少刺眼/尖锐和深色阴影。
25. Q:当我尝试将Deepfake转换回8）转换为mp4的mp4时，找不到错误reference_file。
A: 您在“工作区”文件夹中缺少data_dst.mp4文件，请检查是否未删除该文件：
之所以需要它，是因为即使使用3）从视频data_dst FULL FPS提取图像将其分成单独的帧，“ data_dst”文件夹中的所有内容也只是视频的帧，您还需要声音，该声音取自 原始的data_dst.mp4文件。
26. Q:我不小心删除了data_dst.mp4文件，无法恢复，仍然可以将合并/转换后的帧转换为mp4视频吗？
A: 是的，如果您已经永久删除了data_dst.mp4，并且无法恢复它或呈现相同的文件，您仍然可以使用ffmpeg和适当的命令将其手动转换回mp4（尽管没有声音）：
– start by going into folder …:_internal fmpeg and copy ffmpeg.exe
– paste it into the merged folder
– open up command line by pressing windows key r (run) and typing cmd or searching it up after pressing windows key and typing cmd/cmd.exe
– copy address of your merged folder (example: D
FLworkspacedata_dstmerged)
– in the command line type the letter of your drive, as in example above that would be “d:” (without quotation marks) and press enter
– line D:> should appear, next type “cd: FULL_ADDRESS”, example: “cd: D:workspacedata_dstmerged”
– you should now see your entire address like this: D
FLworkspacedata_dstmerged>
– enter this command:
ffmpeg -r xx -i %d.jpg -vcodec libx264 -crf 20 -pix_fmt yuv420p result.mp4
– xx is framerate
– d is a number representing amount of numbers in the file name so if your merged frames have names like 15024.jpg that would be 5, if it’s 5235.jpg it is 4, etc.
If your images are pngs, change .jpg to .png
– crf is quality setting, best to be left at 20.
If your merged file names have some letters in front like out12345.jpg add “out” before the % sign.
Example command for converting frames named “out_2315.png” into an 30 fps .mp4 file named “deepfake”.
ffmpeg -r 30 -i out%4.png -vcodec libx264 -crf 20 -pix_fmt yuv420p deepfake.mp4
If you want to use x265 encoding change libx264 to libx265.
27. Q: 您可以暂停合并，然后再恢复吗？ 您可以保存合并设置吗？ 我的合并失败/合并时出现错误，并且卡在％处，我可以再次启动它，然后从上一个成功合并的帧开始合并吗？
A: 是的，默认情况下，交互式转换器/合并在“模型”文件夹中创建会话文件，该文件同时保存进度和设置。
如果您只想暂停训练，则可以单击>，它将暂停。 但是，如果您需要将其完全关闭/重新启动PC等，则退出了与esc的合并，并等待它保存进度，下次选择合并/转换器（Y / N）后，下次启动合并时-是，您会 将会提示您是否要使用保存/会话文件并恢复进度，合并将在正确的框架处以正确的设置加载。
如果合并失败并且没有保存进度，则必须手动恢复它，方法是先备份“ data_dst”文件夹，然后删除data_dst中所有提取的帧以及“ aligned”文件夹中的所有图像 在“ data_dst”内部，对应于已在文件夹“ merged”中转换/合并的帧。 然后，只需启动合并/转换器，输入之前使用的设置，然后转换其余帧，然后从备份的“ data_dst”文件夹中将新合并的帧与旧的合并，并照常转换为.mp4即可。
28. Q: 训练期间预览中的面孔看起来不错，但转换后看起来很糟。 我看到了原始脸的一部分（下巴，眉毛，双脸轮廓）。
A: 预览中的面孔是AI的原始输出，然后需要在原始素材上进行合成。因此，当人脸形状不同或稍小/较大时，您可能会在DFL合并创建的蒙版周围/外部看到原始人脸的一部分。
要解决此问题，您需要更改转换设置，方法是：
-调整遮罩类型
-调整遮罩腐蚀（大小）和模糊（羽化，使边缘平滑）
-调整脸部大小（比例）
注意：负腐蚀会增加面罩的尺寸（覆盖更多），正腐蚀会减小面罩的尺寸。
29. Q: 使用“无缝”模式时，最终结果/深层伪影具有怪异的伪影，面部变化的颜色，背景的颜色渗出，并使其在角落/边缘的颜色闪烁/变暗/更改颜色。
A: 您正在使用无缝/历史/无缝 历史叠加模式，或者使用具有变化光照条件的源数据集/面集训练了模型，并且在训练过程中未使用任何颜色转移。
-使用覆盖或除无缝/历史/无缝 历史之外的任何其他模式
-如果要使用无缝：
-减小遮罩/脸部的大小，以使其不会“触摸”外部区域，因此不会通过增加“侵蚀遮罩”值来获得脸部/头部外部的背景/区域的颜色。
-或通过增加“模糊蒙版”（Blur Mask）值来平滑蒙版/脸部的边缘，这可能会掩盖某些颜色变化，还有助于使脸部看起来更…“无缝”（当您减小蒙版大小时）。
如果仍然持续使用上述简单叠加模式，则这两种方法都可能会或可能不会解决问题。
如果您的源数据集包含具有不同光照条件的面部图像并且未使用颜色转移，则可能需要返回并继续启用颜色转移进行更多训练。
万一打开它会严重洗掉颜色或以不好的方式影响训练数据/面部的颜色（褪色，错误的颜色，过度饱和的颜色，噪点）或使学习的面部模糊（由于模型的变化太大）必须全面学习，好像源数据集和目标数据集中有新面孔一样），您可能需要保存界标数据并编辑源数据集颜色以更好地匹配目标数据集，并且变化较少。
我建议除非绝对必要，否则不要使用无缝模式，即使如此，我还是建议在每个主要角度和相机移动/光线变化时停下来看看它是否不会引起那些伪影。
30. Q: 半脸，半脸，全脸和全脸face_type模式有什么区别？
A: 全脸是覆盖整个脸部/头部的新模式，这意味着它也覆盖了整个额头，甚至覆盖了某些头发和其他特征，这些特征可能会被全脸模式剪切掉，并且在使用一半或一半时绝对不会出现脸部模式。它还在训练过程中带有新选项，让您训练称为masked_training的额头。首先，先启用它，然后将训练蒙版剪切到整个脸部区域，一旦对脸部进行了足够的训练，就禁用它并训练整个脸部/头部。此模式需要在后期手动屏蔽或训练自己的XSeg模型：https://mrdeepfakes.com/forums/thread-gu…g-tutorial
建议使用全脸face_type模式，以尽可能多地遮盖脸部，而无需多余的东西（发际线，额头和头部其他部位）
半脸模式是H64和H128模型中的默认face_type模式。它只覆盖一半的脸（从嘴到眉毛以下）
半脸是覆盖半脸约30％区域的一种模式。
31. Q: 什么是最适合深度伪造的GPU？ 我想升级我的GPU，我应该得到哪一个？
A: 20系最好，30系等更新
32. Q: AutoEncoder，Encoder，Decoder和D_Mask_Decoder维度设置有什么作用？ 更改它们有什么作用？
A: 可以更改它们以提高性能或质量，将它们设置为高将使模型真的很难训练（缓慢，高使用vram），但会提供更准确的结果和更多的src，如外观，将其设置为低将提高性能但是结果将不太准确，并且模型可能无法学习人脸的某些特征，从而导致通用输出看起来更像dst或什么都不像dst或src。
自动编码器尺寸（32-1024？：help）：这是学习的整体模型能力。
价值太低，将无法学习所有内容-更高的价值将使模型能够学习更多表达式，并且以性能为代价更加准确。
编码器尺寸（16-256？：help）：这会影响模型学习不同表情，面部状态，角度，照明条件的能力。
值太低，模型可能无法学习某些表达式，模型可能无法闭上眼睛，嘴巴，某些角度的细节可能不够准确，较高的值将导致模型更加准确和富有表现力，但会相应提高性能成本。
解码器尺寸（16-256？：help）：这会影响模型学习精细细节，纹理，牙齿，眼睛的能力，这些微小的事物会使人的面部变得细腻且可识别。
值太低将导致无法学习某些细节（例如牙齿和眼睛看起来模糊，缺少纹理），也可能无法正确学习一些微妙的表情和面部特征/纹理，从而导致像面部表情一样的src更少，价值更高将使面部更加细化，模型将能够以性能为代价选择更多这些细微的细节。
解码器蒙版尺寸（16-256？：help）：在启用学习蒙版的情况下进行训练时，会影响学习的蒙版的质量。不影响培训质量。
33. Q: 推荐的批量大小是多少？ 我应该设置多大的批量大小？ 批量大小可以设置多低？
A: 没有建议的批量大小，但是合理的值在8-12之间，其中16-22以上的值非常好，最小4-6的值。
批次大小2不足以正确训练模型，因此建议的最小值为4，值越大越好，但是在某些时候批次大小可能不利，尤其是在迭代时间开始增加或您有禁用models_opt_on_gpu-从而在CPU上强制优化器，这会减慢训练速度/增加迭代时间。
您可以通过将迭代时间除以批次大小来计算何时增加批次大小变得效率较低。选择可以在给定的迭代时间内为每个批次降低ms值的批次大小，例如：
批次8-1000/8 = 1000时1000 ms
批处理1500毫秒10-1500/10 = 150
在这种情况下，与批次10相比，在批次8中运行将在给定时间内提供更多的数据模型，但是差异很小。如果说我们要使用批处理12，但得到一个OOM-因此我们禁用models_opt_on_gpu，它现在看起来可能像这样：
批次12时为2300毫秒（CPU上的Optimizer）-2300/12 = 191毫秒，这比批次8和迭代时间为1000毫秒的128毫秒长得多。
启动模型时，最好使用较小的批处理大小-较长的迭代时间，然后在禁用随机扭曲时增加它。
34. Q: 如何使用预训练模型？
A: 只需下载它，然后将所有文件直接放入模型文件夹即可。
开始训练，在选择要训练的模型（如果文件夹中还有更多）和要训练的设备（GPU / CPU）之后的2秒钟内按任意键，以覆盖模型设置，并把最后一个选项（是否启用预训练模式 use pretrain mode）改为N，以便正确启动 训练中，如果您启用了预训练选项，则模型将继续进行预训练。 请注意，关闭预训练模式后，模型会将迭代计数还原为0，这是预训练模型的正常行为，莫慌。正常情况下，关闭预训练模式后，模型训练预览图是直接能看到八九不离十的人脸，如果你发现你的预览图又从一片完全看不出人形的灰褐色开始，莫慌，按以下步骤操作：
1. 按enter回车结束训练
2. 把下载的预训练模型原始文件中几个.npy文件（只要.npy格式的文件，其余文件不要）复制替换到 模型文件夹中
3. 重新启动训练，把最后一个选项（是否启用预训练模式 use pretrain mode）改为N
然后就可以愉快的训练自己的人脸数据了。如果还有问题，论坛里发帖留言
35. Q: 我的GPU使用率非常低，尽管选择了GPU进行训练/合并，也没有使用GPU。
A: 它可能正在使用中，但是Windows不仅报告CUDA使用情况（这是您应该查看的），而且GPU的总使用情况可能会更低（大约5-10％）。
要在培训期间（在Windows 10中）查看CUDA / GPU的真实使用情况，请进入任务管理器->性能->选择GPU->将4个较小的图形之一更改为CUD。
如果您使用的是其他版本的Windows，请下载外部监视软件（例如HWmonitor或GPU-Z），或者查看VRAM的使用情况，该使用率应接近培训期间的最大值。
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