【質問】dfl【その3】

DeepFaceLab(以下、DFL)の質問&回答スレです

・質問について
日進月歩、モデルやオプションが多様化しているにもかかわらず、局所的な意見が散見されます。
必要に応じて自分の使ってるソフトやモデル、パラメータ等の詳細も書きましょう。

・エラーについて
エラーが出て解決できない場合は、なるべく詳細な情報(環境やどうしてそうなったか)を書きましょう。
特にエラー文は1番のヒントです。ググれば解決することも多いです。自分で解決できない場合はログを全文コピペしましょう。

・ソフトはどれ使えばいい？
利用者が多く情報が多いのはDFL。FSも英語圏では情報が得やすい。他は更新していない。

・必要スペックは？
VRAM容量6GB〜が推奨スペック。GPU性能は高い程いい。

・RTXシリーズでも動くの？
FS、DFL共に動く。

半導体不足解消されたら、安くなるのかね？

CPU Ryzen 5950x
GPU RTX3090
DFL2.0
5.XSeg) trainを実行したらエラーで止まってしまうんですけど、原因分かる人いませんか？
6) train SAEHDは実行できるのですが、XSegを使うことができません。

Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
File "multiprocessing\spawn.py", line 105, in spawn_main
File "multiprocessing\spawn.py", line 115, in _main
File "C:\Users\○○p\DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series\_internal\DeepFaceLab\core\leras\initializers\__init__.py", line 2, in <module>
from tensorflow.python.ops import init_ops
File "C:\Users\○○\DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 41, in <module>
from tensorflow.python.tools import module_util as _module_util
File "C:\Users\○○\DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 39, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow as _pywrap_tensorflow
File "C:\Users\○○\DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 83, in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\○○\DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series\_internal\python-3.6.8\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 64, in <module>
from tensorflow.python._pywrap_tensorflow_internal import *
ImportError: DLL load failed: ページング ファイルが小さすぎるため、この操作を完了できません。

Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

日本語で理由書いてあるやん
仮想メモリ増やしなよ
tensorflowのエラーがよく出るのは
vram不足とGPUの低電圧化
3090だとかなり欲張りな設定じゃないとvram不足にならんけどね

ヤバいな、うちのネコが勝手にPC使ってdeep fake作る時代になってるのかも

ページングファイルが小さいってさ、仮想メモリ不足でも起こるよね。
その場合、新たにメモリ領域を確保するか。
Cドライブ空き容量増やすかで改善する。

あぁ仮想メモリ増やせってすでに書いてるね。

身近な知人とかで作ってる人いる？
画像集め無理だよな、、、ただでさえ写真ゲットむつかしいのにコロナのせいでずっとマスクしてるし
技術が進めば卒アルから作れるようになったりするのかな

>>416
なんでつべに貼りたがってるのか良くわからんけど
ちょっと見てもらいたいだけなら、どっかのロダにパス付きで貼って晒せば良いんじゃないの
貼るんならココよりも↓こっちのが良いと思う
Deepfake総合 ★29
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/adultsite/1620517033/

あなた達は私にbukkakeの作り方を教えることはできますか？
私は自分の独自の手段でbukkakeの挑戦をしていますが、まだ成功していません。

>>450
翻訳乙

RTX3070買ったんで3000用のBuild使ってみたら、
Resolutionは128じゃないとエラー出るし、VRAMは8GBのはずなのに6.44GBって表示される
1080ではResolution192で出来てたのにどうなってるんだ…？

>>452
win10をmay2020update以降に更新
ゲフォも451.48以降のドライバにして
GPUスケジュールリングをonにする

vram使用量はわからん
久しぶりに3070でdf動かしたらvram使用量は7.8Gだった

>>450
mask_dimsをdecooder_dimsの50%程度まで上げる(通常は30%位) ※但し、モダイクのエッジ(口元に一番近い半円状の部分)がキツくなる
mask editorで当該部分を手動mask　fanseg(Xsegだとイマイチ)で集中学習させておく　dfよりliae系の方が反映度高い気がする

>>453
やってみたけどダメだった
GPUスケジューリングはonにしてたからwindowsとゲフォドライバ更新した
CUDAも11.3に更新してある

You are training the model from scratch.
It is strongly recommended to use a pretrained model to speed up the training and improve the quality.

って出てOOMになるんだけど、今までスルーしてたxSegのモデルが必須になったりしてる…？
一応xSegで10枚くらいやってみたが変わらなかったけど

>>455
oom出ているならbatch数減らして様子見るしかないかな
xsegは最新版で学習方法変わってtrainやり直しだけど関係ないと思う
旧xsegでマスク済ならそれ使用して問題ない
xseg genericがそこそこ優秀だから凝ったマスクをしないかぎりこれで十分

英文は
modelをゼロからトレーニングしているよ
pretrain済みのmodel使えばスピードも品質も向上するよって意味だから
1080で使用してたmodelを流用するかgithubのリンクからダウンロードする

>>456
train始まった、ありがとう助かった

modelの流用ってそういうことか…
dstとsrc両方違くてもmodelファイルに入れれば利用できたの知らなかったから、
今までpretrain使ったことなかった…

質問です。
build_01_04_2021で、modelを流用しながらやってるのですが、
loss値が下がる毎に肌が部分的に擦りむいたというか、ただれたかのように、赤と黄色っぽい色のモアレのように
なってきました。これがmodelの崩壊というやつですか？治し方があったら教えてください。

GANは使い回すと壊れやすいのか、肌の質感がおかしくなる感じがする。たまにGAN関連のファイルだけ消してる。

>>458
srcフォルダにもdstと同じフェイスセットを入れてrandomwarpでまわしたらええと思う

それなんの意味があるの
普通にモデル崩壊してるから最初からやるしか無いと思うよ

自分の場合は使い回し用modelは25k程度で保存しておいて、今日の素材が決まったらsrc/srcでクリアになる前辺りまでtrain
その後dstを本番に入れ替えてって流れだと似つつ早い

458です。皆さん有難うございます。
まずはmodelが崩壊してるじゃないかということですね。
random warpを諸々の条件加えて修復試みてみます。
去年まで、fanseg　でやってて、今年からbuild変えて始めたばっかりなので、
訳も分からず、Adabeleifを疑ってたりしました。
いずれにしても、以前のbuildよりmodelが壊れやすいのですね。

まだ壊れたことないので参考にさせて欲しいんですけど
iter数・各powerオプションの数値・勾配クリッピング使用の有無
を教えていただけないでしょうか

あれ？以前のバージョン消された？

458です。
100万iter
eye mouth prio y
adabelief　ｙ
face style power ｙ 0.1
で、やっていました。
それで、夕べからrandom warp のみ　ｙで8万回回したら完全に治っておりました。
有難うございました。

LHR版のグラボだとなんか影響出たりするだろうか

xseg genericの使い方がわかりません。
これを実行したあとxseg trainでしょうか

xseg trainせずにxsegを適応させるのがxseg generic

>>466
face style powerが原因じゃないかな
一度試してみたことあったけど肌の色が変わっちゃって以来使ってないや

3090買って環境は整ったけどいざやるとなると誰と誰をくっつけようか、、、
練習用にこれとこれって定番あったりする？

このタイミングで3090買うとかまじかよ。

vram倍だし、別によくね？

3080tiの値段見ると3090で良いかなと思うわ
おれは1月のnvidiaのカンファレンスで80tiの発表がなかったから3090を購入した
>>471
似てる似ていないは個人の主観でかなり左右されるし逮捕者も出ているからから
定番とかはおすすめしにくい
過去ログ倉庫から素材スレをさがすしかないかな

>>471
おでこと輪郭が髪で隠れていない組み合わせ　なるべく正面で明るいスタジオ撮影の素材
dstは1分以内で、extractは自動とマニュアル両方試して範囲や補足し易さを比べてみよう

紙長いのはむつかしいのか
せっかくなら無修正で作りたいけどカリビアンとか1か月だけ入会してDLしまくろうかなぁｗ

4Kディスプレイにしたらプレビュー画面とか小さくて見ずらいんだけど、解決法ある？

フルHDディスプレイで試してみれば？

デスクトップ画面で右クリックして
ディスプレイ設定→拡大縮小とレイアウトを100%から150%とかに変更すれば
画面全体が見やすくなるはず

>>479
％を変えただけだと、150とか200にしてもプレビューだけ何故か大きさ変わらないんだよね
解像度を変えれば間違いなく大きくなるけど、4Kの意味無いじゃんって感じではあるけど、これしか方法はないかな

いやだから、フルHDディスプレイにしたらいいじゃん
自分でも言ってるように、解像度を変えて大きくしても4Kの意味ないじゃん
デュアルモニタで用途に応じて4KとフルHDを使いわければいい
なんで俺を無視して「これしか方法はない」とか言ってんだよ
デュアルモニタするスペースがないとかならそう言えよ

いや4Kでデュアルにしたんだよ

>>478
ああ、これがお前か
なんで無視したのかわからないのか？

プレビュー画面の大きさはtrainするときの解像度の値に依存するはずでは？

うむ　Resolution 192以上だと縦4横5が維持できなくなる

>>483
性格悪いな
回答くれた人に対する態度とは思えん

>>482
後だしやんけ
477みたらフルHD(1台)とかから4kに切り替えたと思うじゃん

そういうのいいから

◆Model_SAEHD/Model.py 763行目あたり

n_samples = min(4, self.get_batch_size(), 800 // self.resolution )

if self.resolution <= 256:
最大表示行4。res256の場合、800を256で割ったときの数＝3行まで表示できる
バッチサイズが2だった場合は2行しか表示されない。res256を超えてる場合は1行表示

4→10 800→3840 256→384 に書き換えて
res384 バッチサイズ8 でトレインした時のプレビューは8行になるけど1マスが小さくなる
プレビュー全体の大きさを変えられればいいんだけどわからない

>>489
超ありがとう、縦２行はまだしも、横２列なのがずっとストレスだった。解消された。

それは何より。256超えても384なら2行表示だった気もするけど、まあ分かりますかね

>>491
見つけたと思う、
\_internal\DeepFaceLab\mainscripts\
275行の
max_size = 800
でプレビューの縦サイズmax変えられるみたい。

>>489のと組み合わせてどうだろうか？

↑肝心なとこ忘れてた、Trainer.pyね。

スレが機能しているだと…！？

>>492
ありがてぇ。これは捗る

いい流れだ
昨日のアホみたいな長文とは違う

batch/resolutionの設定に関わらず、縦4横５でディスプレイの縦幅最大に合わせた表示にしたい！

>>489さんと>>492さんの書いてることやってみました
SAEHDはしっかり反映されてるけどAMPでトレーナー開くと2✕3のままでした
model.pyはもちろんAMP側を変えたんですけど原因わかる方いますか？

>>498
それこそ、model.pyの記述見てみたらres関係なく
st = [ np.concatenate ((S[i], D[i], DD[i]*DDM_000[i]), axis=1) ]
st += [ np.concatenate ((SS[i], DD[i], SD_075[i] ), axis=1) ]
の２×３行になるように設定されてるからでは？

Internal Server Error

縦は解決しましたが、横2列なのは変わらない。
これを変える方法ありますか？
ご存じもかた、よろしくお願いいたします。

res結構デカイってこと？
>>489 の256のところをそのサイズにしてみればどうだろう

>>499
stを追加していけば増えました
ただ全く同じ画像が縦に増えただけでした…
言語の知識がないので頓珍漢なことをしてるのでしょうね
SAEHDと同じように4-5列に増やすことはできますか？
わかる方おられましたらお手数ですがご教示いただきたいです

Model_AMP/Model A5.py の746行目〜834行目(#overrideから次の#overrideまで) をコピーして使える
>>489のようにいじることもできるかな。アップデートでModel A5.pyが消えるかもしれないのでバックアップしといて

>>504
ありがとうございました
無事以前プラスαのトレーナーになりました
無知な私にも懇切親切にご教示いただき感謝します

意味不明w

すまん
書き込むスレ間違えた

>>504やった後だとmergeでエラーでるかも
元のModel.pyなら出ないので、merge用の別環境作るか
記述を見比べながらカスタマイズしてくれ

一年ぶりにやっていますが色々忘れてしまっているので質問します
女優Aの人をずっとトレーニングしていてやっぱり別の作品にはめこみたいとなった場合

１．既にあるdata_dstディレクトリを名前変えてバックアップ
２．新しくはめ込みたいdata_dst.mp4から顔を抜き出し　ずっとトレーニングしていたモデルを使ってトレーニングを継続

これでいいんでしょうか？　

普及？して結構経つし、閉鎖的だから素材管理も手順も自己流って人が多いと思う
それぞれ環境や目的に合ったやり方が見つかってるといいね

２０万ほどトレーニングしていざマージしてみようとしたら以下の英語メッセージがでて何も進まない状態になりました
https://i.imgur.com/MMmzW0U.jpg

It is strongly recommended to process the faces separatelly.
Use 'recover original filename' to determine the exact duplicates.

Warning: multiple faces detected. Motion blur will not be used.

英文を翻訳はしましたが何をどうすればいいのかわからない状態です
どなたか教えてくれると助かります

alignedフォルダの中に_1がつくファイルがあると思うから消してみ

>>513
わかりました　見てみます

>>513
https://i.imgur.com/j5ymVno.jpg
data_dstのalighedフォルダの中にこれだけ居ましたので消してみます

data_srcのalignedフォルダの中にも_1がつくファイル名が割といたのですがそちらも消すでよいですか？

もうちょっと頑張るのなら、_0と_1を比較して正しい方を残すのが正解
これ以上は説明がめんどい

壁の柄とか男の顔にmergeされて女の顔チカチカしてそう

extractは手動に限る…

多分debug見なきゃ判別できないタイプじゃね

動画を切り出す作業をしないって人なのかも

マージしてできたファイルがお面かぶったみたいになるのですが
これって単にトレーニング不足なんでしょうか？
Iterの数字は120000過ぎあたりでちょっとやってみた結果です
https://i.imgur.com/zfGz9GS.jpg

マージのときにblurを増やす

センスが微塵も感じられないので手を引きましょう

お前がこのスレから手を引けよハゲ

>>521
color transferの設定はrctがおすすめだぞ
iterの数ではなくloss値が0.2近くまで下がっているか確認しよう
merge画面でEのキーで境界をボカして調整しよう

>>522 >>525
ありがとうございます
https://i.imgur.com/RuOslO4.jpg
マージの時の設定にblurとcolor transferの設定みなおしてみます
loss値というのが右端のものが0.2を切るところまで回しました
みなさんは右から二番目の数字も0.2近くまでトレーニングしてますか？

>>526
rctがおすすめっていうのはtrainのときの設定ね。下から12番めのct_modeってやつ
参考までにワイのいつもの設定をあげとく
https://i.imgur.com/XzSqwwP.jpg

それくらいの勾配になったらRW切っていいdstのRFもいらん
それでしばらく回してまた勾配緩くなってきたらLRD入れてお好みでGANつければいいよ

3090すごいなaedims上げてadbつけてbs16で回せるのか

顔だけじゃなくてパーツとかも変えれたら面白いのにね
A子の顔でB子の体をベースにC子のおっぱいにして乳首はD子、まんこはE子って感じで理想のAV女優を作ってみたい
あと声のDFも出てほしいけど犯罪防止とかで一般公開されないんだろうなぁ

dst→1080P ほぼ正面5000枚 512pix FF
src→1080P顔アップ 厳選3000枚 512pix FF
Xseg Mask全画像適用済み 50万pretrain済みモデル使用
RTX3060 LIAE-UD res192 dimsデフォ バッチ10前後 Fdst UY RW ABオン
途中LRD EMP使用 最後RWオフ
loss値0.1になったらLRD+GAN0.1でプレビューがクッキリするまでtrain

これでdstが引きのシーンはほとんど問題ないけど
dstの顔がアップになるシーンでsrcの解像度不足が気になるんだよなぁ
フォーラムにDF-UDのFFでちょうど良いモデルが居ないからこの設定にしてるけど
DF-UD res320 dimsデフォよりDF-UD res192 dims512の方がsrcの画質良くなる？
それとフェイスセットの解像度は256とか1024に変えたらクオリティ結構変わるのかな

>>527 >>528
ありがとうごぜえますありがとうごぜえます
見よう見まねでパラメーター変更してみました
https://i.imgur.com/aZ1ko38.jpg
このloss値というのがだんだん増えていくようになったんですががんばってれば減るんでしょうか？

これが0.2にさしかかったら>>528さんが教えてくれたパラメータ変更をしてみたいと思います

loss値は減る一方でないとおかしい。やり直し。

loss増えるのはrandom warp中にいろんなオプション付けてるからだと思うが
少なくともctはrandom warp切ってから入れたほうがいい

金子みゆ隠さなくなってて草

train中のctって特に利点無いよね
マージの時だけで十分な気がするけど

train時にnoneでやってて、マージしたら顔の頬の部分に白飛びが発生したフレームがあったので、rctで少し追加trainしてやったら直ったことあったよ

>>536
お前はそれでいいからイチイチ同意求めんなよ

>>538
でも上のレスだとこうしろ！ああしろ！ばかりで初心者には意味分からないだろうなと思って

ここで聞くよりTwitterとかで聞く方がマシな答え貰える。

質問自体が見当違いな子に絡まれてかわいそう