DeepFaceLab小白入门（1）：软件简介！

简介

Deepfakes是一种利用机器学习中的深度学习实现深度视频换脸的技术。这种技术在特定的场合下可以做出非常逼真自然的换脸视频。而DeepFaceLab是众多软件中，安装最简单，使用最方便，更新最快的一款软件。

这是一个github上的开源项目，所有人都可以查看源代码也能免费使用。这个项目的最大优点就是安装超级简单，几乎是无需安装。使用过程也不复杂，对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视化界面，但这一点很容易克服，只要看完这个简易教程人人都能学会。

下面是关于这个项目的一些介绍，可以选择性阅读，不懂也没关系。

安装方便，环境依赖几乎为零，下载打包的EXE文件解压即可运行（最大优势）

添加了很多新的模型

新架构，易于模型实验

人脸图片使用JPG保存，节省空间提高效率

CPU模式，第8代Intel核心能够在2天内完成H64模型的训练。

全新的预览窗口，便于观察。

并行提取

并行转换

所有阶段都可以使用DEBUG选项

支持MTCNN，DLIBCNN，S3FD等多种提取器

支持手动提取，更精确的脸部区域，更好的结果。

H64 (2GB+)

64像素模型，和fakeapp，FaceSwap等相似，但是做了一些改进，使用低配置参数可以在低显存的情况下运行。

H128 (3GB+)

128像素模型，和h64类似，但是像素更高，随之细节更加丰富。适合3~4G显存。比较适合扁平的亚洲脸型。

DF (5GB+)

全脸型的H128模型，强烈建议不要在SRC表面混合各种光照条件。

LIAEF128 (5GB+)

结合了DF, IAE的改进型128全脸模型，模型试图将SRC面变形为DST，同时保持SRC面特征，但变形幅度较小。模型存在闭眼识别问题。

视频演示：https://www.youtube.com/watch?v=mRsexePEVco

SAE ( minimum 2GB+, recommended 11GB+ )

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。

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DeepFaceLab 小白入门系列教程：

最后编辑于：2019.05.09 23:14:38