1.AI换脸软件-DeepFaceLab小白详细教程
2.AI换脸deepfacelab简易教程
3.AI换脸-DeepFaceLab教程 DeepFaceLab新手教程
4.简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的源译使用以及容易被忽略的事项
5.DeepFaceLab错误：DLL Load failed 找不到指定模块！
6.DeepFaceLab模型如何使用？值得收藏

AI换脸软件-DeepFaceLab小白详细教程

       AI换脸工具DeepFaceLab新手指南详解

       DeepFaceLab，码编这款强大的源译深度学习应用，通过深度识别技术，码编实现了和视频中人脸的源译无缝替换，创造出令人信服的码编ssm商城源码只要源码逼真效果。对于初次接触的源译用户，这里将一步步带你了解其换脸操作流程。码编

       换脸步骤详解

准备素材：在开始之前，源译你需要准备要进行换脸的码编原始素材，无论是源译视频还是。

导入素材：将准备好的码编素材导入到DeepFaceLab平台中，这是源译进行后续步骤的基础。

遮罩训练：遮罩训练并非每次换脸都必需，码编只在特定情况下，源译如需要精确调整面部区域时才进行。

模型训练：利用DeepFaceLab的深度学习功能，对选定的模型进行训练，确保人脸替换的准确性和自然度。

导出成果：训练完成后，导出你制作的换脸视频或，分享或保存你的创作。

       通过以上步骤，你可以直观地看到换脸前后效果的对比。如果你在操作过程中遇到任何疑问，可以直接在相关讨论区留言寻求帮助。

AI换脸deepfacelab简易教程

       欢迎使用deepfacelab，AI换脸技术的简易教程。本指南将引导您完成AI换脸的基础流程。让我们开始吧。

       首先，进入workspace目录，您将看到一系列批处理文件。喵喵看书源码每个文件都对应着一个步骤，操作简洁易懂。若需清理，请执行批处理并输入"y"。

       接着，我们需要对视频进行帧分解。对于data_src视频，按照原视频帧数分解。若需指定帧数，可右击编辑。分解后的将保存在workspace/data_src目录。

       对data_dst视频同样进行分解，操作同前。分解后的可用于后续步骤。

       接下来，提取出视频中的人脸。对data_src使用DLIB库提取人脸，执行批处理。提取出的人脸经过排序，可自选执行查看效果。

       对data_dst进行相同操作，提取人脸。去除非人脸后，素材准备完成。我们将开始训练转换。

       使用H模式进行训练，操作批处理文件即可。训练过程中，loss值将逐步降低。通常，训练时长约为2小时，完成后再查看效果。python源码执行方式不满意时，可重新执行训练步骤。

       完成训练后，使用H模型进行转换。通过批处理，自选参数完成转换。转换进度将显示在界面。转换后的保存在data_dst/merged目录。

       最后，将转为视频格式。执行批处理文件，完成转换。打开workspace目录，查看result.mp4文件，即为成品。

       以上是基本流程。deepfacelab提供丰富功能，尝试其他训练器，探索更多可能性。教程结束，期待您的精彩创作。

       深感荣幸，能与您分享deepfacelab的参数设置说明。通过github（传送门）可获取更多深入信息。如有错误，欢迎指正。

AI换脸-DeepFaceLab教程 DeepFaceLab新手教程

       对于想要使用AI换脸工具DeepFaceLab的新手，硬件配置是个关键。软件对显卡要求不高，但Nvidia显卡（至少4GB显存）更推荐，确保驱动是最新的。N卡用户可选择DFL_RTX_series_.exe或DFL_DX_.exe，zynq更改bsp源码非系列显卡用DFL_UPTO_RTXTi_.exe。

       下载DeepFaceLab软件时，请根据显卡型号选择对应版本。安装时，注意杀毒软件可能的误报和文件删除问题，建议禁用或在安装后再启用。解压密码统一为。解压后，软件目录包含_internal和workspace文件夹，内部脚本负责换脸过程。

       换脸过程分为几个步骤：首先，通过src和dst视频提取图像，输入帧率和格式；然后自动提取人脸，可能需要缓存GPU。如果素材复杂，可能需要手动筛选。接着，训练模型（如SAEHD），推荐使用4G以上显存，设置好参数后进行训练，可能耗时长，但也可购买预训练模型。模型训练完成后，应用模型进行人脸替换，调整参数以达到理想效果，最后合成视频。

       每个批处理文件的操作都相对直观，新手需耐心跟随步骤，过程中可能遇到显卡驱动、软件版本或设置问题，记得对症下药。通过预览和调整，汇编源码格式是逐步优化换脸效果。总的来说，虽然操作涉及细节，但遵循指导，逐步实践，新手也能逐步掌握DeepFaceLab的换脸技术。

简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项

       DeepFaceLab是一个运用机器学习技术进行视频人物面部替换的工具，起源于Reddit上的开源项目，因神奇女侠换脸视频走红后被各大网站禁用，但随后朱茵换杨幂和徐锦江的视频使其在国内引起关注。除了DeepFaceLab，FaceSwap和OpenFaceSwap等其他作者的软件也存在。下面介绍一些关键信息和使用注意事项：

       下载与安装

       下载DeepFaceLab的官方地址是deepfacelab.top，具体步骤和安装指导请访问该网站。

       操作要点

       1. 训练时间：从零开始，可能需要上百万次迭代以获得理想效果。复用预训练模型可以大幅缩短时间，但效果与模型质量相关。

       2. 素材准备：对源脸部进行筛选，去除模糊或遮挡部分。作者强调，.%的成功或失败都源于源脸部数据的质量，务必精心挑选。

       训练过程

       准备好筛选过的素材后，开始训练。训练过程会显示图像偏离度，通过预览窗口可以随时停止。训练结束后，根据选择的合成方式生成或视频。

       模型与参数调整

       不同模型（如H、H、DF等）有不同的参数设置，如选择轻量级模型、开启像素损失等，但需注意可能带来的内存消耗和模型稳定性问题。

       转换参数

       转换时，有固定参数如模式选择和基本的历史匹配，而如遮罩修改、颜色调整等部分参数可以进行微调，以适应具体需求。

       对于复杂的操作步骤和参数，提供详细的视频教程供学习，教程由deepfacelab.top提供。

DeepFaceLab错误：DLL Load failed 找不到指定模块！

       遇到DeepFaceLab错误：DLL Load failed 找不到指定模块？别担心，这篇文章将教你如何解决这个问题。

       错误描述：当执行视频转的2号脚本时，出现ImportError：DLL load failed 找不到指定的模块。这种情况通常意味着你使用的操作系统，显卡版本或系统环境不兼容DeepFaceLab的特定需求。

       解决方案：问题的关键在于cv2模块的安装或配置不当。这里有一套详细的步骤供你参考。

       步骤一：首先，确保安装的是Python版本3.6.5-amd。

       步骤二：使用PIP重新安装opencv-python模块。命令为：pip install opencv-python。

       步骤三：找到Python包的安装位置，复制cv2文件夹到DeepFaceLab对应的目录下，并替换原有的文件。

       按照以上步骤操作，问题通常能够得到解决。对于没有编程经验的用户，这个过程可能有些复杂，建议在专业人士的指导下进行。

       解决这个问题需要一些技术知识和耐心，希望以上步骤能帮助你顺利解决问题。

       如果你对DeepFaceLab和AI换脸技术感兴趣，可以访问 deepfakes中文网 获取更多信息。同时，关注微信公众号：托尼是塔克（TonyIsStark），第一时间获取相关文章和最新资讯。

DeepFaceLab模型如何使用？值得收藏

       对于有一定基础或熟悉模型复用概念的人来说，DeepFaceLab模型的使用方法提供了捷径。直接利用训练好的模型可以大大节省时间和精力，这是经过验证的有效策略。本文将简要指导如何利用他人训练的模型进行快速应用。

       首先，确保你已经获取到模型文件，并成功安装DeepFaceLab，如需安装教程可参考相关链接。准备好SRC和DST的人脸数据。模型通常以压缩包形式提供，解压后在workspace/model文件夹内找到以dat和npy结尾的文件，确保它们直接放在model文件夹内，不要放在子文件夹中。

       接下来，打开训练脚本，如SAEHD.bat，双击运行。模型载入后，选择设备（CPU或GPU），回车后模型便会自动加载。如果遇到内存不足（OOM）问题，可以尝试降低"批量大小"，或者考虑换模型或更换设备。如果模型参数pretrain为true，记得将其改为false，以便与自定义素材兼容。

       加载后，模型开始运行，即使迭代次数相同，复用模型的效果与从零开始会有显著差异。通过对比清晰度差异，可以看到复用模型的效率。效果提升的具体程度取决于所使用的模型，模型的好坏就像一个未解的黑箱，需要亲自尝试才能了解其性能。

       总之，利用DeepFaceLab复用模型是一个提高效率的有效手段，通过对比和试用不同的模型，你可以找到最适合自己的加速方案。

我还没看清，他就变脸了：Deepfakes究极进化，换脸行云流水，推特万点赞

       鱼羊 栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

       Deepfakes技术已经进化到了令人难以分辨的地步。下面将展示一段视频片段，让您体验这一技术的魔力。

       视频中，一位说话的人类角色，从比尔·哈德变成了施瓦辛格，整个换脸过程流畅自然，仿佛行云流水，让人难以察觉。

       如果您未能看清，这里提供对比：左边是比尔·哈德，右边是施瓦辛格。接着施瓦辛格转身，又变回了比尔·哈德，整个过程没有任何拼接痕迹。

       这段视频是由名为ctrl shift face的团队制作的，他们从高清视频（p）中截取。视频发布后，在推特上引起轰动，赞数已超过万。

       此外，冷静的观众还提到了碧萝奶奶，赞叹两人相似的程度令人难以置信。

       换脸技术已经到了难以辨认的程度，甚至可以将侧脸也处理得流畅自如，这是一些前辈换脸技术所做不到的。

       在一次访谈中，嘉宾比尔·哈德在转脸时，面部瞬间变成了汤姆·克鲁斯，而且是年少时的模样。

       这展示了AI换脸技术的高超，使得换脸过程浑然天成，推特评论区一片惊叹声。

       这段视频中，嘉宾从比尔·哈德变为了汤姆·克鲁斯，再变回了自己，就连手放在嘴上时就已经变回了原貌，证明了换脸技术对遮挡面部处理也能应对自如。

       在一次低眉的瞬间，嘉宾又变为了赛斯·罗根，主持人已经“坏掉”。

       如果在访谈中变脸吓到主持人不太合适，那么给**换主角也是一个不错的应用。

       有趣的是，DeepFaceLab这个开源项目是这些换脸技术的软件工具包，安装简单，使用方便，更新及时，在GitHub上有超过颗星。

       这个项目不仅代码开源，还提供了多种模型，如H、H、DF、LIAEF和SAE等，每个模型各有特点，从硬件要求不高到更高性能不等。

       用户只需按照官网提供的教程，执行视频转、提取脸部、训练模型、人脸替换和合成视频五个步骤即可。

       对于想要了解或尝试AI换脸技术的用户，DeepFaceLab中文官网提供了丰富的教程和下载通道。

       尽管DeepFaceLab描述的硬件要求不高，但背后可能有昂贵的GPU提供支持，因此团队可能需要资金。

       团队提供了三档氪金服务：浅层假面（每月1美元）、深层假面（每月5美元）和深层假面（每月美元），其中后者可以下载各种换脸数据集。

       值得一提的是，ctrl shift face团队专注于将男艺人的面部替换到小**中，提供了一些有趣的换脸内容。