DeepFaceLab需要圖像數(shù)據(jù)集來訓練多種神經(jīng)網(wǎng)絡模型，如果有預訓練模型，則可以起到事半功倍的效果。

使用過程可分為四個步驟：分解視頻、切臉、訓練與視頻合成。

具體步驟如下：(1)安裝DeepFaceLab。

(2)準備數(shù)據(jù)集。

·收集真實圖像和相應的合成圖像，用于訓練模型。

·確保圖像清晰、質(zhì)量高，并具有多樣性。

·將圖像按照目錄結構組織，并進行必要的預處理，例如調(diào)整大小、裁剪等。

(3)分解視頻成每一幀圖片，并將頭部切圖出來。

(4)訓練模型。

·運行 DeepFaceLab提供的訓練腳本或命令行工具。

·配置訓練參數(shù)，例如訓練模型的類型、學習率、批大小等。

·指定訓練數(shù)據(jù)集的路徑和其他相關選項。

·啟動訓練過程，等待模型訓練完成。

(5)優(yōu)化模型。

·根據(jù)需要，對訓練得到的模型進行優(yōu)化和微調(diào)。

·調(diào)整模型參數(shù)和訓練策略，以提高合成效果和圖像質(zhì)量。

(6)檢測與對齊人臉關鍵點。

·使用DeepFaceLab提供的人臉關鍵點檢測工具，對輸入圖像進行關鍵點檢測。

·根據(jù)關鍵點的位置，對圖像進行對齊和校準，以確保合成結果的準確性和一致性。

(7)人臉合成與換臉。

·將換好臉的圖像與原視頻特征合并成視頻。

(8)后期處理與優(yōu)化。

·使用 DeepFaceLab 提供的后期處理工具，對合成結果進行優(yōu)化和改進。

·進行圖像融合、顏色校正、光照處理等，以提高合成圖像的質(zhì)量和真實感。