DeepFaceLab使用教程（2）（完结）

本文主要介绍一些常用的训练模型以及常见问题。
详细功能介绍请参考：

DeepFaceLab使用教程（1）

1.关于训练模型

正常情况下使用H128模型训练生成就可以，如果不行，这里介绍两款模型：H64和SAE模型。

1.1 关于H64模型 (2GB+)

与H128模型相比，H64模型只能换半个面部，因此不到万不得已，建议不要使用H64，因为根本换不出你想要的视频出来！！！

1.2 关于SAE (2GB+ )

风格化的编码器，基于风格损失的新型优秀模型。通过神经网络直接完成变形/风格化。对于有障碍物的脸部也就较好的重建。

SAE模型对配置要求较低，但是参数十分复杂，对新手不太友好。

这里推荐一下用不了H128时建议的模型参数：

如果还是出现OOM报错，建议再次改小batchsize。

或者更改为这个：

===== Model summary =====
== Model name: SAE
==
== Current iteration: 169238
==
== Model options:
== |== batch_size : 4
== |== sort_by_yaw : False
== |== random_flip : True
== |== resolution : 128
== |== face_type : f
== |== learn_mask : True
== |== optimizer_mode : 3
== |== archi : df
== |== ae_dims : 256
== |== ed_ch_dims : 32
== |== lighter_encoder : True
== |== multiscale_decoder : False
== |== pixel_loss : True
== |== face_style_power : 0.0
== |== bg_style_power : 0.0
== |== write_preview_history : True
== Running on:
== |== [0 : GeForce GTX 750]
=========================

参考：https://www.deepfaker.xyz/?p=255

2.常见问题汇总

Q1：ValueError: No training data provided.

答：没有脸部数据，可能是你用其它软件截的脸，这是不行的，DFL 仅支持自己截的脸。你可以将其它软件截的脸让DFL 再截一遍就可以用了 。

Q2：ImportError: DLL load failed.

答：博主也被这个问题困扰了很久，后来发现虚拟机中可以正常运行，于是花了九牛二虎之力找到了解决办法：首先检查Microsoft Visual C++ distributed 2015 X64装了没有，如果装了就找度娘下载api-ms-win-downlevel-shlwapi-l1-1-0.dll（32 位）和ieshims.dll 复制到DFL 的“_internal\python-3.6.8\Lib\site-packages\cv2”中，然后问题解决！

Q3：为什么我换的脸是模糊的

答：运存过少，训练时间不够，src 人脸过少，loss 值太高（0.5 以上都有点糊）以及"pixel_loss = True"（就是模糊的开关）都会导致这种情况，虽然512MB 可以运行，但是结果肯定是不尽人意的，推荐运存 2GB 以上，训练时间一般 10h 以上，loss 值推荐0.2 左右。

Q4：为什么loss 值降到一定就不降了

答：一般来说降到0.2 左右训练就很成功了（一般需要10+h，Iter100000+，而我的电脑需要训练一个星期才能达到目标效果），但是也有特殊情况，降到 1 左右不再降的可能是脸差的太厉害了，比如讲一个男人的脸贴一个女人身上，当然也有可能是时间不够。

Q5：src 需要多少个照片训练比较好

答：700~3000 个左右，Deepfacelab的作者推荐1500 个最好，太少的话即使loss 降到 0.1 也是糊的，太多的话加重运算负担。

Q6：Batch Size是什么？要设置多大？

Batch Size的意思大概就是一批训练多少个图片素材，一般设置为2的倍数。数字越大越需要更多显存，但是由于处理内容更多，迭代频率会降低。
根据网上的内容和本人实际测试，在我们这种64和128尺寸换脸的操作中，越大越好，因为最合理的值目前远超所有民用显卡可承受的范围。
新手建议自动或从大的数值减少直到能够正常运行（比如128→64→32→16…）。

Q7： MODEL训练过，还可以再次换素材使用吗？

换DST：
可以！而且非常建议重复使用。
新建的MODEL大概10小时以上会有较好的结果，之后换其他DST素材，仅需0.5~3小时就会有很好的结果了。

换SRC，那么就需要考虑一下了：
第一种方案：MODEL重复用，不管换DST还是换SRC，就是所有人脸的内容都会被放进MODEL进行训练，结果是训练很快，但是越杂乱的训练后越觉得导出不太像SRC的脸。

第二种方案：新建MODEL重新来（也就是专人专MODEL）这种操作请先把MODEL剪切出去并文件夹分类，这种操作可以合成比较像SRC的情况，但是每次要重新10小时会很累。

第三种方案：结合前两种，先把MODEL练出轮廓后，再复制出来，每个MODEL每个SRC脸专用就好了。

关于其他问题，请自行百度，因为问题会非常非常多，不可能进行一一列举。

最后，如果想深入学习，建议关注贴吧：地址