【神农MVE-DFL汉化】v1.8.0

Lau9

本次为补丁，请打在1.6.2完整包上！

2024年3月16日： v1.8.0版本：

1.全面重构summary的显示格式，包括txt也是整齐的

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2024年3月13日： v1.7.0版本：

1.全面修改yaml一键训练参数（或许能实现训练过程中的热修改）

2.有心做yaml汉化但是大分类上要抛弃英语，具体的key又必须是英语。总之不能双语共存。

3.毕竟我其他地方全都是双语显示，希望大家学熟练之后能够得心应手的修改yaml，否则只能我或者朋友做个UI了。

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2024年2月28日： v1.6.2版本：

1.修改训练bat的路径错误

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2024年2月27日： v1.6.1版本：

1.汉化了2个合成器。其中原版的合成器用了猫之汉化的图片

2.SAEHD支持两种合成器

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2024年2月26日： v1.6.0版本：

1.修改一些bat内容的错误，并增加一些文字介绍。

2.简化与合并—[ 模型 训练 —— Train Models ]—的功能 比如AMP不再区分SRC-SRC 以免误导新人，本质上只是修改bat里的路径罢了。

3.自动读写配置文件（一键开始训练），合并到常规训练，用询问的方式取代等待2秒。

4.确定了A卡能完整使用ME和SAEHD的训练。 我应该是全网第一个做多合一的版本（3种显卡版本x2种模型架构，附RG） 其中ME分支的A卡训练我也是通过改代码的方式。不然还可以尝试下载一个接口插件。

5.温馨提示：强烈推荐cc-aug的色彩迁移模式，效果非常好！但是这个功能不能用RG优化，只能先切换到DX12（哪怕你是N卡）

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2024年2月5日： v1.5.4版本：

1.修复模型应用的bat菜单伸缩bug

2.使用SAEHD合成人脸bat的时候call正确的环境

3.导出dfm的bat也链接到对应的环境，改正模型架构名

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2024年2月1日： v1.5.2版本：注意了！本次虽然改动很大，但没有给大版本号（主要是修复，不是新功能） 这次是补丁不是完整包！请覆盖到1.5.0版本！

1.ME和SAEHD模型训练全面支持A卡（之前比较仓促，今天积极检查和迁移算法） 备注：ME的A卡训练仍需测试，不报错是第一步。 它的眼嘴训练暂时无效。需要有人协助测试！

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2024年1月31日： v1.5.1版本：

1.修复了导出dfm的路径错误（三种模型）

2.修改了ME合成的bat错误

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2024年1月30日： v1.5.0版本：

1.环境改动，Landmarks 自动识错应该不报错了

2.终于解决了遗留了很久的问题！就是模型改名的时候报错原因居然是...

我已经做了处理，在提示错误原因的同时，也让脚本继续执行，而不是终止。

3.下一个版本应该会简化预训练的可选参数

4.下个版本想办法明确的提示OOM是显存或虚拟内存不足，并且给出建议提示。跳出好几页的代码 对新手不友好。

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2024年1月29日： v1.4.2版本：

1.预训练继续解锁一些参数限制，比如说RW（随机扭曲），禁用一些参数

2.粗心大意发现FP16没有开放完全，漏了个地方已补。

3.下一个版本：基于if self.is_first_run() 看看要搞点什么引导

5.提醒：如果是A卡用户，用了切换环境后，也许只能使用SAEHD训练，不能使用ME，有A卡用户请私聊我交流。

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2024年1月28日：还有点问题，暂时不发了，等1.4.2一起解决 v1.4.1版本：

1.想挽救一下“预训练”流程，大家都不用，为何不把这一项删掉？

2.按照官方默认的预训练转正时，不再强制清除inter和迭代数，而是询问用户。

3.开放了FP16，有没有勇士想试试？记得输入“?”看该参数说明

4.详细解释了 -udtc 每个参数的作用，详情请在训练控制台输入“?”

5.由于重新开放了FP16，所以gan不会报错了。但是ME版的gan据说只能选择1个GPU序号。

• Landmarks自动识错 的bat里面路径写错了。已改
  

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2024年1月25日： v1.4.0版本：

1.重大更新！N卡支持RG优化！小显存可以跑大一点的模型，或者增加BS上限 fp16仍然禁用，它是牺牲效果换取速度，令人无语。开发组伙伴想研究混合精度

2.ME和DFL 两个框架都支持N卡RG，而A卡不支持，试过了 DFL之前为了大家统一能用，是用DX12版本，所以N卡效率有折扣， 现在已经剥离开了，在训练时通过数字1和2来选择驱动类型！

这次的整合包结合了12个dfl版本合一。但是安装包的体积无明显增大。 （包括原版、ME，叠加是否RG，再乘以20系30系和A卡三种安装包） （ME_A卡版本可能会在RG的时候出错，请联系我，毕竟A卡用户太少了）

3.内置了Landmarks自动识错、aligned合并工具，位置在bat的 第8类：——[ 其他 测试 —— Extra Function ]—— 下面

4.由于fp16选项缺失导致开gan报错，忘记修复了。解决方法请看评论区置顶

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2024年1月18日：抱歉！消失的一周每天外出 v1.3.2版本：

1.上次1.3版的SAEHD还不是完全的原生，这次是了

2.对一些bat进行纠错，增加了ME模型的合成和导出

3.修复一个未知错误：模型改名报错（检查了一整天源码没问题，怀疑是pyc缓存的问题）， 最后是通过回滚版本解决的

4.预训练集挪到了workspace因为经常要和aligned文件夹交换

5.xseg模型在workspace也有独立的目录了。不想跟脸模型混在一起

6.已经在研究如何极致压缩训练集了。目前的src保存于恢复数据非常积累，将来可以利用它！

7.已经顺藤摸瓜RO优化、eye模型、AVATAR模型、多GPU（超过3卡）训练。也是费了些时间收集，源码都拿到了

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2024年1月11日： v1.3.0版本：

1.解决了原版SAEHD嫁接的BUG

2.由于DFL到ME容易升版不易降版，对于模型名称做了区分，免得误操作。 SAEHD-ME 简称SAEME模型或ME模型！

3.增加一个模型转换bat，目前只能从原版升ME

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2024年1月10日： v1.2.3失败版本（仅记录）：

1.植入了原版DFL模型，但是出了点问题

2.明天继续，主要报错是EYE_MOUTH

3.下一个版本可能会把ME版的SAEHD改名为SAEME避免随意转换

4.下下版本增加原版和ME的转换bat

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2024年1月9日： v1.2.2版本：

1.支持A卡，并附带一个切换显卡的bat

2.从原版升级时ada锁死

3.创建模型后，禁用ada选项（如同三围不可改）

4.全面取消fp16的选择

5.保留原生环境（基于DX12版本）并补充了jsonschema和attr

6.初始化的时候提供选项：可去除佛像和猫

7.从1.2.1版本开始，就不是补丁，而是完整的整合包了 备注：10系、20系、30系N卡；DX12 都集成到同一个压缩包了

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2024年1月7日： 多功能启动UI： DFL-MVE 神农汉化版多功能启动UI-【DFL】软件下载

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2024年1月5日： v1.1.1版本：

1.“导出loss”的bat指向的环境改为python3.9

2.python3.6.8原生环境补充attr依赖

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2024年1月4日 v1.1.0版本：

1.更改欢迎界面加两只猫

2.5个bat文件修改错误的预训练路径“pretrain_Celeb”

3.loss导出（让大家都知道总好过只有少数人知道）

4.再次更新tensorflow和cuda、cudnn（老显卡并没有提速）

5.python368原环境已补充了jsonschema

6.增加了免责声明

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2023年12月29日 v1.0.0版本：

用法：覆盖到原版的安装目录

介绍：原作者是MachineEditor组织的Cioscos、seranus、Payuyi、AnkurSaini07 （顺便一提，keaidelaohu 并没有参加Me的开发，只是复制了源码，改作者名不注明出处、并且加密。违反GPL3.0开源协议） 对了，其实在GitHub通过【deepfacelab】关键词能搜出来的结果只有千分之一。而你们搜出来的很可能是不讲武德的产物！ 因为遵循规则的fork项目你们是不懂得搜的，比如MachineEditor。 搜索关键词【deepfacelab fork:true】只有这样才能找到好东西！

MVE功能：新增参数（包括但不限于）

[n] Use fp16 ( y/n ?:help ) :这个直接不要开，模型可能会崩掉

[n] Eyes priority ( y/n ?:help ) :单独的眼睛训练

[n] Mouth priority ( y/n ?:help ) :单独的嘴巴训练

[SSIM] Loss function ( SSIM/MS-SSIM/MS-SSIM L1 ?:help ) :这个好像是通过人脸相似度算法来计算loss的，自己搜索术语吧，保持默认就好。

[5e-05] Learning rate ( 0.0 .. 1.0 ?:help ) :学习率一般不去动它，你也可以手动的控制学习率下降，比如我在loss到0.25的时候改为3e-05

[n] Enable random downsample of samples ( y/n ?:help ) :跟随机扭曲同理，增强泛化性：随机降低分辨率

[n] Enable random noise added to samples ( y/n ?:help ) :跟随机扭曲同理，增强泛化性：随机噪点图

[n] Enable random blur of samples ( y/n ?:help ) :跟随机扭曲同理，增强泛化性：随机模糊图

[n] Enable random jpeg compression of samples ( y/n ?:help ) :跟随机扭曲同理，增强泛化性：随机压缩图片质量

[none] Enable random shadows and highlights of samples :比较高级的随机，增强泛化性：随机模拟光影训练

新增的光影色彩学习算法："fs-aug", "cc-aug"

本人的工作量：

1.汉化

2.升级python3.68至3.9.18

3.升级tensorflow-gpu2.6.0(或2.4.0)至tensorflow-gpu2.10.0

4.做了主目录下的动态bat交互脚本

希望大家给我GitHub点个小星星~ https://github.com/curios-city/DeepFaceLab

链接已经免费放在最上方，灵石只是自愿打赏！

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未来版本前瞻：

1、2、3、8、9.已完成

4.先做好训练的各阶段预设yaml一键训练，将来再做成全自动托管

5.增加256以上分辨率的遮罩训练、应用、合成

6.极致压缩PAK文件

7.新增模型“神农架构V1.0”

丹灵儿

感谢大佬的付出

haichuan

万分感谢楼主的无私分享和付出