当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用,各种参数配置,各有优化技能之后。唯一约束你的可能是电脑配置。

CPU能跑,但是慢到怀疑人生,低配模型都得跑一周

低配显卡,显存不够,H128 根本就跑不起来,BS稍微大点就蹦了

本地不行,其实可以用GPU服务器,但是价格不比买个高配显卡便宜。

深度学习玩的就是配置,配置太差怎么办? 花钱升级咯。

没钱怎么办? 本来想说“凉拌”,但是经过多日研究,还是找出了一条路子。对于那些愿意研究,但是配置较低的同学来说,最适合不过了。

前奏有点长哦,下面马上进入高潮。

1.初识谷歌的Colaboratory

今天要介绍的是Google 提供的Colaboratory 。 Colaboratory 是免费的 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。

Colaboratory网址:https://colab.research.google.com/

简而意之,这是一个可以让你免费执行Python代码的平台。从配置上来说,除了CPU之外还能免费使用GPU。 GPU的配置是Tesla K80, 显存11G, 服务器自带显卡驱动,11G显存啊,这配置相当可以了。 这么一看,是不是很适合运行DeepFaceLab了。

2.  了解一下DeepFaceLab_Colab

但是对于小白来说,Jupyter 是什么鬼?   Python代码我又不懂! 这个时候就需要懂的借用别人的智慧结晶了。

我们可以将目光移至全球最大男性交友网站GITHUB:https://github.com/dream80/DeepFaceLab_Colab。 在这个页面上,有几个以ipynb为后缀的文件,这就是已经写好的Colab代码,而且是专门针对DeepFaceLab。

3.  搞起来,看操作了

首先,点击DeepFaceLab_Colab_zh_cn.ipynb, 然后点击Open in Colab打开。

然后,根据打开页面上的提示一步步运行。 Colab 上面的步骤和本地运行DFL类似。

只是由于是在云端运行,Colab最多用12个小时环境就会重置,所以你需要把项目保存到谷歌云盘上,然后把谷歌云盘挂载到Colab。如果Colab重置了,你只需要重新挂载云盘,然后安装依赖就可以了。

如果你有一定的Linux,Python,Colab技术基础,上面的界面一看就懂了。如果你不懂,那么先按照提示一步一步点下去,点到最后,就能在谷歌云盘上看到结果了。Colab页面上也有提供预览的代码。

Google Drive:https://drive.google.com/drive/my-drive (需要自备梯子)。

提示:

凡是开头是[],鼠标移过去变成“播放”按钮的都可以点。在训练模型环节,可以H128,SAE 二选一。

因为这是进阶攻略,就不展开讲了,有基础一看就会,会专研的也能学会。怕麻烦买个显卡最简单^_^。

至于DeepFaceLab基础使用方法可以参考之前的文章。

更多内容参见:https://www.deepfakescn.com

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