DFL2.0的Colab脚本请收好

2.0出来后不少人催更Colab脚本，其实前几天我已经开始着手更新了，为了写上一篇文章消耗了几天时间。现在我就来通知下，脚本已经更新了，名叫v4。

简单说下Colab有啥用，这个主要是针对没有显卡，没有N卡，设备不好的朋友，或者不想本地烧机的朋友，Colab有免费版也有Pro版，免费版最长使用时间12小时，12小时后必然断开，需要重新连接。

Pro使用时长相对比较长，稳定性会有所提高。如果自己真的想玩出点花样来还是推荐升级显卡。

项目地址：

https://github.com/dream80/DeepFaceLab_Colab

脚本地址：

https://colab.research.google.com/github/dream80/DeepFaceLab_Colab/blob/master/DeepFaceLab_Colab_V4.ipynb

支持0203，0223，0228,0307,0315以及最新版。DFL1.0的版本请参考v2,v3脚本。

脚本使用方法：

 

这是一个中文脚本，而且加了很多注释，应该能看懂。步骤主要分六步，在开始之前可以先点一下“查看分配到的设备” 前的播放按钮查看分配到的设备，不同型号显卡，性能差别挺大。

目前最好的设备为P100, 其次就是T4, 最后还有K80，最后的最后可能就是不分配GPU。

第一步，准备好workspace

 

云端运行和本地运行基本类似，但是开始的时候多了一个挂载。挂载的意思是把谷歌云盘插到Colab的服务器上。这个colab的脚本就可以使用谷歌云盘中的素材了，模型也会保存在云盘。

挂载成功后，你需要准备好workspace。这里提供了两种方式。一种加载默认的workspace，这个就类似本地版里的默认素材，只需要点一下“加载示例项目workspace即可” 。

还有一种方式，把自己的workspace上传到谷歌云盘对应的位置，具体的位置为DeepFaceLab目录下面。这里又会有两种情况，一种是只上传data_src.mp4和data_dst.mp4。还有一种是上传已经提取好的workspace 。这种情况多文件上传会非常难受，可以先用打包脚本把aligned下的头像打包成一个文件。这种情况下面的第三步就不需要做了。

第二步，安装环境

安装就是把软件下载到Colab上，然后安装一些必要的依赖。这里可以根据自己的情况选择版本。last永远和作者的版本保持一致，其他为历史版本。

具体操作就是点一下开始安装前的播放按钮，期间可能会出现红色提示信息，可以忽略。

第三步，提取脸部

 

因为2.0版本引入了整脸whole_face， 所以这里提取分成了两种。一种是提取全脸，一种是提取整脸。两个二选一，根据自己情况来。不管是什么都只需点一下就好了。点完后会需要输入帧率和图片类型，直接回车可以使用默认参数。推荐jpg格式

这里需要注意，target的地方，要用src提取一次，然后换成dst再提取一次。排序可点可不点，在云端查看素材可能会比较吃力。

第四步：训练模型。

 

这个步骤是最消耗时间的，大部分人用这个脚本也是为了这一步。2.0版仅支持SAEHD和Quick96. 启动训练也就是点一下的事情，第一次训练需要输入一些模型参数，回车到底默认即可，除非你知道要改什么参数。

模型训练到一半是可以终止的，点一下播放按钮的地方，就会中断。模型进度不会丢失，再点一次可以继续训练。

第五步，转换输出

 

模型训练完成后，就可以使用了。使用模型的时候是先把所有图片换脸，然后再把换好脸的图片合成视频。所以这一步有两个小步骤。

第六步，继续训练。

这个步骤主要应用于环境中断时候，比如你练着练着就中断了，重新分配了GPU，此时就需要点一下这个继续运行了。

工具的话，主要就是对头像素材进行打包，解包，增强。这些可用可不用。

整个脚本不需要你写一句代码，只需要点点或者选择一下。如果你熟悉本地电脑版的操作，使用脚本会非常简单。如果本地没有用过，那么也可以看deepfaker.xyz上的入门文章，了解整个过程。

Colab的事情大概就是这样了，目前已经可以使用最新版本。近期内我不会再更新，发现有BUG或者什么问题，发我邮箱！

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