整个换脸过程中模型是最重要的一部分,耗时久,调优难,很多人虽然一直在跑模型,却并不知道每个模型的特点. 我也常常被问及: 到底用哪个模型换脸效果最好? H128和DF有什么差别? H64和H28有什么不同? SAE是最好的吗? 全脸和半脸是什么意思? 等等问题. 今天,就专门写一篇文章,来统一解答这些疑问. 首先,来说说每个模型的特点. H64模型 H64模型也被称为经典模型/原始模型(original),DeepFakes早期就是靠这个模型名震江湖,后来的FaceSwap,DeepFaceLa…

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…

模型保存与恢复.自定义命令行参数. 在我们训练或者测试过程中,总会遇到需要保存训练完成的模型,然后从中恢复继续我们的测试或者其它使用.模型的保存和恢复也是通过tf.train.Saver类去实现,它主要通过将Saver类添加OPS保存和恢复变量到checkpoint.它还提供了运行这些操作的便利方法. tf.train.Saver(var_list=None, reshape=False, sharded=False, max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n…

一.创建数据模型. 实例: 作者模型:一个作者有姓名. 作者详情模型:把作者的详情放到详情表,包含性别.email 地址和出生日期,作者详情模型与作者模型之间是一对一的关系(OneToOneField) 出版商模型:出版商有名称,地址,所在城市,省,国家,网址. 书籍模型:书籍有书名,出版日期,价格.一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者与书籍的关系是多对多的关联关系(many-to-many),一本书只应该由一个出版商出版,所以出版商和书籍是一对多的关联关系(one-to-m…

Pretrain参数是20190501版本才加入的参数,作者加入这个参数的目的应该是提升模型的训练速度和增强适应性.具体有哪些提升,需要大家去摸索,我这里分享一下自己的使用过程. ​ 这个参数仅针对SAE模型,并且只有在第一次启动的时候可以配置,配置完之后,一旦中断训练之后,这个预训练环节就结束了. ​ 上图为预训练的效果图,这个界面红红绿绿配上灰色,看起来还挺好看. ​ 除了颜色上的差别之外,看起来和平时的训练并没有什么差别.但是根据作者的描述,以及我们自己的验证,有些模型文件在预训练阶段并不…

如果前期工作已经准备完毕(DeepFaceLab下载(https://www.deepfacelabs.com/list-5-1.html),然后安装相应的显卡驱动,DeepFaceLab使用教程(1.安装及分解视频)那么我们就正式进入AI换脸的关键环节:训练模型和合成转换视频,请按照图文步骤一步一步操作. 回到DeepFaceLab根目录,看到6) train 开头的批处理文件,这些代表不同的换脸模型:AVATAR(表情),DF(全脸),H64(64半脸),H128(128半脸模型),LIAE…

你是否有过这样的经历?当你在亚马逊商城浏览一些书籍,或者购买过一些书籍后,你的偏好就会被系统学到,系统会基于一些假设为你推荐相关书目.为什么系统会知道,在这背后又藏着哪些秘密呢? 荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户,这样可以为用户节省很多自行查询的时间,也可以提示用户可能忽略的内容或商品,使用户更有黏性,更愿意花时间待在网站上,从而使商家赚取更多的利润,即使流量本身也会使商家从广告中受益. 那么推荐系统背后的魔术是什么呢?其实任何推荐系统本质上都是在做排序. 你可…

###############    ORM进阶---contenttype    ################ 设计思路: """ 路飞有两种课,专题课和学位课, 专题课都是简单的内容,基础的课程模块, 学位课都是大课程,全套课程, 怎么设计价格策略的问题? 第一种设计: 价格策略表: id,价格, 期限,专题课id,学位课id 1 11 3个月 1 空 1 11 6个月 1 空 1 11 9个月 1 空 1 11 9个月 2 空 1 11 3个月 空 1 1 11 6…

网站上的小白入门系列教程是基于2019.3.13的版本而编写,有部分内容已经发生了变化.而目前比较稳定的版本为620,这个版本保持了很长一段时间,并没有发现什么大问题,用着挺好.所以我决定针对这个版本从新写一个使用教程.(哭,写了几天项目作者开始疯狂更新版本….不过没关系620还是值得拥有!) 这个教程主要是为了把一些更新的内容囊括进来,不会像小白入门那么细致,但是我会尽量写的通俗易懂. 1. DeepFaceLab的安装 软件安装部分可以参考之前的教程,是一模一样的,核心要点只有一个:更新驱动…

这里说的Deepfakes软件还是DeepFaceLab,人工智能换脸,是使用深度学习方法来实现的.而深度学习程序对电脑配置要求是非常高的,尤其是跑模型这个环节.很多低配电脑,根本就跑步起来.比如像GTX 750 ,1G显存. 默认情况下这种配置肯定跑不了这个程序,但是通过自定义参数也能跑.这对于低配玩家来说绝对是个好消息. 首先,你需要获取的DFL的版本为DeepFaceLabCUDA10.1AVX20190313 或者更高. 其次,你要运行SAE模型,SAE模型的配置参数可以参考: ====…

什么是View and Data API? 使用View and Data API,你可以轻松的在网页上显示大型三维模型或者二维图纸而不需要安装任何插件.通过View and Data API,你可以对模型进行视点控制.选择控制.属性信息查询等等,而且还可以把这样无插件的模型浏览器和您自己的其他信息系统集成起来. 一些PPT: 基于Web的智能建筑BIM运维方案 View and Data API 分为两部分: REST API - 用于模型的上传和转换 Client JavaScript AP…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作为企业智能运维门户,业界早已关注织云的智能运维体系.我们很荣幸地宣布织云 Metis 智能运维体系正式发布.自此,织云家族已发布:织云企业版,织云社区版(Lite),织云 Metis 智能运维.企业版和社区版区别请戳. Metis 是腾讯内部落地实践的智能运维场景的集合,具备多种核心能力,如智能监控.智能分析.智能决策等.这些核心能力已在多元化.多样化的运维场景中得到落地实践.Metis 是从腾讯QQ.Qzone 等海量业务的一体化运…

1. 聚类分析 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术 ---->> 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分,划分后每个群组内部各对象相似度很高,而不同群组之间的对象彼此相异度很高. *** 回归.分类.聚类的区别 : 有监督学习 --->> 回归,分类    /   无监督学习  --->>聚类 回归 -->>产生连续结果,可用于预测 分类 -->>产生连续…

Spark提供了常用机器学习算法的实现, 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库, spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD, DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前, spark.mllib已经进入维护状态, 不再添加新特性. 本文将重点介绍pyspark.ml, 测试环境为Spark 2.1, Python API. 首先介绍pyspark.ml中的几个基类: ML Da…

一.介绍 在传统的分类模型中,为了解决多分类问题(例如三个类别:猫.狗和猪),就需要提供大量的猫.狗和猪的图片用以模型训练,然后给定一张新的图片,就能判定属于猫.狗或猪的其中哪一类.但是对于之前训练图片未出现的类别(例如牛),这个模型便无法将牛识别出来,而ZSL就是为了解决这种问题.在ZSL中,某一类别在训练样本中未出现,但是我们知道这个类别的特征,然后通过语料知识库,便可以将这个类别识别出来. zero-shot learning的一个重要理论基础就是利用高维语义特征代替样本的低维特征,使得训…

1. 引言 word embedding技术如word2vec,glove等已经广泛应用于NLP,极大地推动了NLP的发展.既然词可以embedding,句子也应该可以(其实,万物皆可embedding,Embedding is All You Need ^_^).近年来(2014-2018),许多研究者在研究如何进行句子表示学习,从而获得质量较高的句子向量(sentence embedding).事实上,sentence embedding在信息检索,句子匹配,句子分类等任务上均有广泛应用,并…

一.根据波士顿房价信息进行预测,多元线性回归+特征数据归一化 #读取数据 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #能快速读取常规大小的文件.Pandas能提供高性能.易用的数据结构和数据分析工具 from sklearn.utils import shuffle #随机打乱工具,将原有序列打乱,返回一个全…

中国MOOC<Pyhton计算计算三维可视化>总结 课程url:here ,教师:黄天宇,嵩天 下文的图片和问题,答案都是从eclipse和上完课后总结的,转载请声明. Python数据三维可视化 1.       Introduction 1.1.      可视化计算工具 · TVTK  科学计算三维可视化基础 Mayavi                三维网格面绘制,三维标量场和矢量场绘制 TraitsUI               交互式三维可视化 SciPy           …

绝地求生游戏最终排名预测 知识点 数据读取与预览 数据可视化 构建随机森林预测模型 导入数据并预览 先导入数据并预览.本次实验同样来源于 Kaggle 上的一个竞赛: 绝地求生排名预测 ,由于原始数据较大,我们只取了其中一部分的数据来进行分析.如果你想分析所有的数据可以去 下载原始数据. 读取数据并预览前5行 import pandas as pd df = pd.read_csv('train.csv') df.head() 由上面的输出结果可知,数据主要由 29 列构成.我们所要预测的列为…

创建场景中的三维模型往往需要设置显示大小.位置.角度,three.js提供了一系列网格模型对象的几何变换方法,从WebGL的角度看,旋转.缩放.平移对应的都是模型变换矩阵,关于矩阵变换内容可以观看本人博客发布的原生WebGL课程. 网格模型对象的旋转.缩放.平移等方法或属性可以查找three.js文档的Object3D对象,该对象是网格模型对象.点模型对象.线条模型对象的基类. 缩放 立方体网格模型x轴方向放大2倍,如果连续执行两次该语句,相等于比原来方法4倍 mesh.scale.x = 2.…

指令标准格式 指令主体 [选项][操作对象] 基础指令 ls 1.ls 列出当前工作目录下的所有文件/文件夹的名称 2.ls  路径 列出指定路径下的所有文件/文件夹的名称 路径: 1.相对路径 会用到 ./ [表示当前目录] 和 ../[表示上一级目录] 2.绝对路径 :不需要参照物,直接从根寻址 3.ls  [选项] 路径 列出指定路径下的文件/文件夹的名称,并以指定的格式显示 例如: ls -l 路径     ls  -la  路径 -l :表示list,表示以详细表的形式展示 -a:显示…

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/316 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿,在国外以 Airbnb 为代表的民宿互联网模式彻底改…

训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你…

原创文章,同步发自作者个人博客,http://www.jasongj.com/java/nio_reactor/ Java I/O模型 同步 vs. 异步 同步I/O 每个请求必须逐个地被处理,一个请求的处理会导致整个流程的暂时等待,这些事件无法并发地执行.用户线程发起I/O请求后需要等待或者轮询内核I/O操作完成后才能继续执行. 异步I/O 多个请求可以并发地执行,一个请求或者任务的执行不会导致整个流程的暂时等待.用户线程发起I/O请求后仍然继续执行,当内核I/O操作完成后会通知用户线程,或者…

本篇博客是Gensim的进阶教程,主要介绍用于词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型在Gensim中的实现. Word2vec Word2vec并不是一个模型--它其实是2013年Mikolov开源的一款用于计算词向量的工具.关于Word2vec更多的原理性的介绍,可以参见我的另一篇博客:word2vec前世今生 在Gensim中实现word2vec模型非常简单.首先,我们需要将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器:每一次迭代返回的sentence是…

在ESFramework 4.0 进阶(09)-- ESPlatform 支持的三种群集模型一文中,我们介绍了ESPlatform支持的三种群集模型 -- 垂直分割模型.水平分割模型.交叉模型.我们看到,在垂直分割模型和交叉模型中,每个客户端都要与多个应用服务器AS进行通信,这就要求客户端与多个AS中的每一个都建立一条通信通道,如此才能保证客户端能获得服务端提供的完整的服务. 在ESPlatform中有一系列基础设施和组件来支持这样的结构,而多通道引擎就是其中的一个关键组件.首先要注意,多通道引…

现在,你有一个MVC架构的web项目,你要完成一个注册功能. 前台传了3个值到你的控制器,分别是账号.密码.邮箱. 如图:现在你要在控制器里面判断,账号名称.密码.邮箱不能为空,并且名称和密码不超过16位. 上面这个图只是个理想中的小例子,实际开发情况是,可能一次性要传十几个字段甚至更多. 那么在实际开发中,通常为了复用性,我们将这3个参数用一个实体类来代替. 即如下所示. 注:这一步会有个知识点,叫做模型验证,不懂的童鞋可以百度下,MVC会通过一定规则自动直接将参数反序列化成所对应的实体类,但…

在本系列前面的文章中,我们主要讨论了产品上下文与经销商上下文相关的实现,大家对DDD的方法与架构已经有了初步的了解. 但是在这两个界限上下文中,业务逻辑很简单,也没有用到更多的值对象的内容.从这篇文章开始,我们来讲讲订单界限上下文实现的内容, 里面的业务逻辑相对复杂一些,而且有大量值对象的引入来进行逻辑的处理. 订单上下文的需求主要是生成相应的订单项,每个订单项中有相关的订单产品和购买数量并生成订单项总额.订单项总PV,同时订单项总额 和订单项总PV会累加到订单总额和订单总PV中,同时会根据订单…

Scala进阶之路-并发编程模型Akka入门篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Akka Actor介绍 1>.Akka介绍 写并发程序很难.程序员不得不处理线程.锁和竞态条件等等,这个过程很容易出错,而且会导致程序代码难以阅读.测试和维护.Akka 是 JVM 平台上构建高并发.分布式和容错应用的工具包和运行时.Akka 用 Scala 语言写成,同时提供了 Scala 和 JAVA 的开发接口. 2>.Akka 中 中 Actor  模型 Akka 处…

Django:学习笔记(7)——模型进阶 模型的继承 我们在面向对象的编程中,一个很重要的的版块,就是类的继承.父类保存了所有子类共有的内容,子类通过继承它来减少冗余代码并进行灵活扩展. 在Django中,父类可以是一个实际的模型(即有同步的数据表),也可以是一个抽象的模型(只用来保存子模型共有内容,并不实际创建数据表). 抽象继承 将一个类转换为抽象类,然后其他类再继承它,来完成抽象继承. class CommonInfo(models.Model): name = models.CharFi…