【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。

>>544
RTX3090の人かな？
CPUについての情報少ないから助かるわありがとう
速くはなってるけど17万円24コアが2.5万円6コアの倍ってコスパ悪すぎるなｗ
3600だと使用率100%で張り付くから12コアの3900にしようかな

ちなみに1024pxで抽出したsrcとdst1万枚でマージしようとしたら
重すぎてマージできなくて512pxに変換したら問題無くできたから
フェイスセットの解像度でもかなりスピード変わりそう

FHDでも512以上って意味無くね

フォーラムのガイドに1080Pの場合は768〜1024をおすすめします的なことが書かれてたから安易に変えてみたんだけど画質変わらないしtrain時の読み込みも遅くなるしデメリットしか無かったわw

プレビューの画像のほうが最終的なマージより優秀だな

それな…

mergeの設定変えれば良いのでは？

そんなん、プレビュー画像を出力し続けるようにModすればよくね？誰でも出来る件。

笛以外はrawを前提にして素材選びから変えるのも良いぞ　相性も色も割と無視出来て手軽

morph factor とか　amp とか　使用感どうですか？　
ちょっとしばらく触ってなかったので、ついていけなくなってきた；；

たまにある正面からの固定アングルみたいなdstならAMP使えそうだけど
動き激しいのだとsrcの角度完璧に揃えないとmerge後SAEHDより違和感がある
morphはmodelに対して設定するのはよくわからんからデフォの0.33でやったけど
mergeの時のopは0だろうが1.0だろうが最高値でかかる恐らくバグ

結果AMPは断念したわハードルが高すぎるし使い勝手悪い

55555

>>554
ありがとう。しばらく今までのsaehdでいきます。
xseg generic は使ってみる。changelogにあったあごのラインがおかしい画像の
パターンはよく起こって悩みの種だったので　これが解決すればまじで神パッチだわ。

pretrainの仕方って設定を選ぶときの最後の選択肢を有効にして、一定程度学習が進んだら無効にするという方法であってますか。
実際にその手順でやったら無効にしたあとプレビューが0から生成しているようですが、大丈夫でしょうか。

>>557
あってるで

ありがとうございます。
通常と同じくゼロから生成されるけど、仕上がりがよくなるという感じですか？

うん
例えば車の新型だすとき使えるパーツは使い回した方が効率いいでしょ
ただcelebAは外車の公道用のパーツだから本当は日本車のレーシング用を集めたほうがいい

>>559
良くなるというか早くなる。iter30k未満とかのpreviewが暗くて不鮮明な期間が短くなる感じ

外国人オンリーで100万回pretrainされたモデルを利用して
5万回くらい本trainすれば本人レベルになるから普通に満足してたんだけど
日本人のセットでpretrainしてからtrainしたらもっとsrcに似せられるのかな？

厳密に比較して無いから分からんが、前髪とか髪色も鑑みるとそのはず
元々のceleb_Aを解凍してみるとアバターみたいな奴とか男とかかなり無茶な内容
自分がよく使うタイプのsrc/dstから50k枚位選んで100k程度(輪郭ハッキリしてくる程度)のpreでも十分なのは試した

枚数と回数の情報までサンクス
pretrain済みモデルだとdimsとかの設定も
自分のGPUの限界まで上げられないのが不満だから自分でpretrainしてみるわ

スマン、50kじゃなくて5kだな　笛とかmask処理済の物も入れておくといいかも

ほぼ選別しないで全部ぶち込んでるのかと思ったわｗ
色んなパターンの良いとこ取りして鍛えてみる

2枚の写真から作るって無理？
正面写真2枚で動画も正面の数秒ほどの動画で試しに作ってるんだけど顔にならん。。。

>>567
�@似た条件の人でiter25,000位まで回してから、目的のsrcと入れ替える
�A画が足りない場合はDF系が合成し易い

画像を集める努力したほうが良い

>>567
写真から動画を作るAI活用したサービスがあるよ。

>>569
卒アルとかじゃね　こういう系↓もあるけど実用性は高くないかな
http://nvidia-research-mingyuliu.com/vid2vid-cameo/

卒アルではないけど写真手に入れるのが難しくてｗ
うまい人だと卒アルからでも作れるんかな
まだ始めたばかりだからとりあえず動画動画で練習してから写真にチャレンジしてみます

写真から作る場合ってちょっと時期が違う写真で化粧の感じが違うのは混ぜないほうがいい？

どうしても足りないなら仕方ないが、基本的には混ぜない方が良い

やっぱまぜないほうがいいかサンクス

グラボが3090なんですけどコア使用率が2〜3％
メモリ使用が7.9Gしか使わないんですけどこんなもんですか？
フルに働いてほしいが

何をしてる時なのだ

すいません顔を解析してる時で、トレーニング中はコア20％メモリ20G弱まで上がりました
それでもフルに使えてないですね、OCしたらもっと早くなるのかな

顔を解析してるときはコアは1つしか使ってないから、どうやっても上がらない
train中はCPUじゃなくてGPUをフルで使ってるはず

抽出の方法変えちゃえば1080Tiですら標準の奴より
10倍くらい早く顔の抽出できるみたいだから
誰かに改善してもらいたいわ
作者なら頑張ればすぐ改造できそうな部分なんだけどなぁ

やり始めたけどめっちゃ時間かかるね
ネットに上がってるような短いのじゃなくてAV1本丸々の超大作を量産しようと思ってたけど無理だなｗ
練習で1分の動画作るだけで糞時間かかってる

自分で抜くためなんだから数分でいいんだよ

今やり方覚えるために冒頭の顔だけの1分とかで練習してるけど全然うまくいかんｗ
素材が写真２枚ってのがダメなんだろうけどｗ
動画で手に入る似せたいのって特にないんだよなぁ。。。
もうＡＶ→ＡＶでやってみようかな

初めて作成するのに写真2枚って・・・
根本的に認識が間違ってるな

動画でいろんな角度と表情が必要なのはわかってるんだｗ
ただ好きな芸能人とかも特にいないから作りたい顔の動画がないんだよね

srcが正面だけならカメラ固定のオナニー動画からスタートだな

昔、職場で一番のお気に入りの後輩のプレゼンの指導をたまたましたことがあって、
そのとき、慣例に従ってビデオ撮って「自分でどこ悪いか見とき」と本人に渡した。
いやぁ、そんときのビデオがこんなところで役立つとは思いもしなかったよｗ

てな訳で、ビデオ撮る口実見つけるのがオススメｗ

隙あらば

おじさんキモいよ！（正論）

AV見る時輪郭と身体重視になってしまったな
あとアングル的にやりやすそうなシーンがあると興奮が増す

堂々と動画取れるのはうらやましいなぁ
チャンスがあったとしても最近はマスクしてるしね、、、

587みたいなのを掲示板で書く奴は死んでほしい
俺らにとっても害悪だってことを認識すべき

職場におばちゃんしかいない俺の気持ちも考えろ！

逆にマスクしてる組み合わせに挑戦してみるかな　バックの画とかでdstの肩で口から下が隠れる素材でもイケる事もあるし
眼鏡は意外とsrcの目元も再現出来てたが全体的に無理があるというかボヤけ気味だった

mergeはrctよりnoneの方が合うことが多々あるね

素材次第

>>595
rctの方が合うことがあるから結局は物次第。
一概には言えない。

2080Tiだけど、慣れて来ると1時間くらいの動画は余裕
下手すると2時間くらいでもイケそう
コツっていうか、キスシーンとかの2顔同時に写ってるめんどくさい部分は諦めて
出来上がった部分から良い部分だけを切り取って編集したほうが、精神に優しい

初心者はグラビア系やイメージビデオ系が楽
大抵は被写体1顔だけした写ってないし、髪が振り乱れるような場面が殆ど無いから
物凄くサクサク作成出来る

192のバッジ6〜10くらいで、GPUもCPUもほぼ全開
どうも192×バッジ数がGPUメモリ使用率になるらしく
GPUのメモリ11Gを目一杯使えんのよな

バッジは２ごとで上がっていくらしいから
バッジが8で9G使ってたら、バッジ10だといきなり11G越える

結論としては192←この値が小さいと、かけるいくらという選択肢が多くなって
例えば192を半分にするとバッジがもっと細かい数で設定できる　かと

2080だと、192か256かの２択しか無いが
256だとバッジが2とかになって、すこぶる学習処理が停滞する

究極言うと、元々激似のヤツ同士を合わせると物凄い楽
得に輪郭と口元と髪型
口は笛作成時にsrc側の口をマスクしてdstの口をそのまま使えて便利

>>600
今更日記乙

口をマスクか…　その手があったな
ともかく　バッチ　な

すごい日記だぁ…(恍惚)

文章から伝わる無能感

日記っていつも深夜早朝に現れるな
まぁ俺は嫌いじゃないよ
過疎スレだし

今からグラボ買おうと思ってるなら3060がオススメ
2080Tiに比べて処理速度はちょっと遅いが、メモリ12GでDFL向き
このメモリ容量を搭載した3060より上のグレードは3080Tiになって
確かに速度は速いけど価格が4倍くらいする
そうなったらもう、3060搭載のPC2〜3台自作したほうが、処理が楽
だいたい、3060搭載のPC2台で3080Tiと同等の処理が可能

まだバッジとか言ってんのか…日記とは違う方向でキツい子

あいかわらず警察さんはわかりやすいな

同等の処理が可能(ガバガバ試算)

二年くらい離れてたんだけど、この界隈って簡単なアプリケーションとか出た？

以前経験したのは、
�@インストールまでがクソ面倒
�A複数人記憶させて使い回しさせると精度が良くなる
�B赤字かなんかでめちゃくちゃ中断させられる

っていうので、スタートラインたつのがハードル高すぎた
おまけに出来上がったのみたらのっぺらぼう
それともまだ変わってない？

おまえのスキルがなさ過ぎなだけだろｗ

>>610
諦めた方がいい

残念
PC高かったけどゲームやめるし売るわ

誰にも認められないと他者攻撃性に変わるっていうけど典型だな

>>611
知らんと思うけど2年前はそんなんだったんやで

>>613
dflはダウンロードするだけやで
2年前のエントリークラスだと厳しいけど高いpcなら試してみ

普段ゲームしかしません APEX最高！みたいなアホ学生は自分で調べるより先に人に何でも聞こうとするから優しくしたら質問まみれになるし
デメリットしかないから放っといた方が良い
mrのガイド翻訳しても理解できないとこだけ質問してくれ

説明書が英語だから
バージョンが変わって付いた新しい機能を調べるのが
非常にめんどくさい

調べるも何も前よりよくなってたら試したいから使ってる人の意見を聞きたいって話やん

ほんでミスターに書いてる以上のこと聞いてもおまえわからねえじゃん

何でこんなアホを擁護する必要があるんだよ携帯とPC使って自作自演か？
日本語で解説してるサイトもあるんだから
自分で調べれば2年前とどこが変わったかすぐ分かるだろｗｗ
Xseg Maskって何？Pre train済みモデルってどう使うの？AMPって何？
ってくだらない質問にお前が全部答えてやれよ上級職人さん

他人下げでアイデンティティ保つために見てるなら

おまえが質問スレを見なければいいだけじゃない？

すまんなお前の初心者への優しさは評価するよ
トレーニング中のプレビューサイズの変え方とか
開発者のiperovは変更できないってディスコで言ってたけど
このスレではModel.pyの数値をいじれば変更可能って事とか
開発者よりも参考になるから見てるし
もっと過疎られても困るからやめとくわ

>>621
おまえガイジスレでも煽ってるよな
そんなの（Python初心者でもできるけどめんどさいから）できないだぞ
ipeはそういうやつ
そんなのもできないやつが初心者煽るな

今の時代にGUIが無いのは敷居高いと思うな

GUIベースになったらなったで、このパラメタはどう設定するのでしょうとか、
何でここを選択するとこっちが選択出来ないのとか、
結局訊くレベルは同じだと思うけどｗ

もちろん、AIなんで全部勝手にやってくれてあ〜らびっくり、完璧！ってのがいいけどね。
残念ながらそういうレベルになるのはまだまだ先だね。。。

無理矢理句読点つけて他人ぶってるの可愛い

この表情・角度は十分、ここが足りないって視覚的にすぐわかればだいぶ手間減らせるんだけどな

視覚的にはすぐわかるよ
例えば、鼻の穴見えるような角度のsrcが足りないと
上むいた時、鼻が潰れたみたいな画像ができあがる
俺は、激似dstを見つけた時に、そのdstの上向き画像をsrcに足して対処してる
どうせ、顎下から見てるんでsrcもdstも顔見えないからわりと使い回し効く

大体、足りない角度は顔見えない角度な事が多いから
srcに他人の顔dstを打ち込んでも、ほとんど違和感無い

>>627-628
なるほど、言われてみれば確かにそうだ！
このスレで初めて役に立った know-how だｗ

日記…

みんなわかってるからわろとけばいいんだよ

警察さんはわかりやすい妨害するよな

main.pyを直接叩く人が少ないせいで、情報が少なくて面倒だった

すいませんちょっと教えてください。
build_07_01_2021でxseg_generic やったところ、なかなか優秀だと思いました。
build_07_30_2021だと、更にxseg_genericが良くなったらしいので、こちらでやり直したいと思っているのですが、
コピーするのはworkspaceフォルダ丸ごとで良いのでしょうか？
あと、xsegのpretraining modeもやった後にxseg_genericをした方がよいのでしょうか？

Xseg_genericは_intermalフォルダ内にあるmodelを使用しているから
XsegをtrainしてもXseg_genericには反映されない
自分用のXseg_generic作りたいなら
_internal→model_generic_xsegフォルダ内にあるファイルを
workspace→modelに移してtrainするほうが0からtrainするより早い
満足できる状態になったら
_internal→model_generic_xsegフォルダに戻す
ちなみに自分はXseg_genericはいじらずにデフォのままで使用しているけど

新しいアルゴリズムのpretrain済modelはダウンロードできるまで時間かかるだろうから
今は_internal→model_generic_xsegフォルダ内のファイルをコピーしてtrainしている

日記は自演が上達しないなぁ

なんか最近はじめたやつ多そうだな
日記と知ったかぶってるやつが肩ぶん回してるの草

警察だんだっけ？

634です。
635　636　有難うございます！
いちいちxsegするの面倒くさくて。自分の印象だと、xseg_genericが
fansegレベルに近づいてるのではと感じてます。
まあ試行錯誤の連続ですね。

ageたりsageたり忙しいヤツだな

警察

DFLive相性みるのにいいかなと使ってみたけどフェラも結構いける

3060からA4000に載せ替えてみたけどアチアチ過ぎて効率落ちたような気がする...