本文目录一览：
- 1、deepfacelive和deepfacelab有什么区别
- 2、简单介绍DeepFaceLab(DeepFake)的使用以及容易被忽略的事项
- 3、AI换脸软件DeepFaceLab本地安装使用教程,AI视频换脸详细步骤
- 4、deepfacelab模型通用吗
- 5、DeepFaceLab原理笔记1-形象解释
deepfacelive和deepfacelab有什么区别
1、区别如下：DeepFaceLive是一个实时人脸合成工具，可以将一个人的脸部表情和动作实时应用到另一个人的脸上，适用于视频直播和实时应用场景。DeepFaceLab是一个离线人脸合成工具，可以通过深度学习技术将一个人的脸部特征合成到另一个人的脸上，适用于电影特效、人脸替换等。
2、DeepFaceLab功能强大，适合喜欢专研的用户，换脸效果出色，但操作难度较高。其次，FaceFusion与Roop师出同门，支持图片、视频以及直播换脸，提供了多种换脸策略和模型选择，同时支持CPU和N卡处理模式，非常灵活。DeepFaceLive则专注于直播实时换脸，效果逼真，支持遮罩功能，使换脸过程更加自然。
3、不同于DeepFaceLab，DeepFaceLive专为直播场景设计，其官方下载链接可在mega.nz/folder/m10iELBK#...获取。安装简单，只需双击运行，记得在设置中选择中文以方便操作。使用时，可以利用内置视频素材或摄像头作为输入源，注意调整分辨率和设备设置以匹配电脑配置。
4、deepfacelive是一个专注于实时换脸效果的软件，它是deepfacelab的配套工具，核心算法与deepfacelab一致，专为实时使用场景优化。deepfacelive可实时处理摄像头输入或本地视频，实现换脸效果输出。最新版本为20230709，可从**盘下载，或访问原始github官方页面获取下载方法。
简单介绍DeepFaceLab(DeepFake)的使用以及容易被忽略的事项
1、DeepFaceLab是一个运用机器学习技术进行视频人物面部替换的工具，起源于Reddit上的开源项目，因神奇女侠换脸视频走红后被各大网站禁用，但随后朱茵换杨幂和徐锦江的视频使其在国内引起关注。除了DeepFaceLab，FaceSwap和OpenFaceSwap等其他作者的软件也存在。
2、DeepFaceLab在处理素材时将源脸部和目标视频分开存放。训练过程可以通过预览窗口观察，图像偏离度会逐渐降低。按回车键可停止训练。训练后，合成结果可保存为图片，最终生成的目标视频则会保存在指定目录。在训练过程中，不同的模型和参数将影响效果。
3、本文将介绍如何使用 DeepFaceLab，一款基于 Python 和 TensorFlow 的开源产品，来实现视频换脸。使用 DeepFaceLab 需要较好的电脑配置，因为 AI 深度训练过程依赖于 CPU 和 GPU，显卡性能越高，合成效果越好。然而，即使配置不高，耐心等待同样能生成令人满意的视频。
4、DeepFaceLab工作目录如下：clear workspace.bat：用于初始化项目目录。首次使用时可选择执行，将清空现有的工作空间。extract PNG from video data_src.bat：将视频转换为图片。运行后，您可通过输入FPS数值（默认为全帧率）调整图片数量。
5、使用H64模型时，只需双击文件即可开始训练。训练过程从空的第二列和第四列开始，逐渐出现模糊的头像，随着训练深入，头像逐渐清晰。对于H128模型，预览图明显比H64大。SAE模型的头像默认为128x128，具有更多参数。
6、使用deepfake做人脸替换并不成熟。从目前的使用来看，deepfake还有很多不足之处，使用过后可能会发现如脸部边缘明显，人物不眨眼，除了正脸以外的角度替换不自然等问题。这些问题可以通过一些技巧来改善，但并不能彻底解决。
AI换脸软件DeepFaceLab本地安装使用教程,AI视频换脸详细步骤
1、为了使用AI换脸软件DeepFaceLab，首先需要下载该软件。推荐使用Windows版磁力链接：tinyurl.com/2p9cvt25。通过浏览器地址栏输入链接并回车，迅雷会自动下载，如下图所示。下载的文件总容量为125G，包含三个主要应用程序文件。
2、详细步骤如下： 将源视频转换为图片，目标视频同样转换为图片，确保目标视频无遗漏，设置图片格式。 从源图片中提取面部信息，系统默认设置通常即可。提取过程需等待，显示进度条，当进度条完成，显示提取图片数量及面部数量。 从目标图片中提取面部信息，操作同上，直至完成。
3、通过遵循上述步骤，读者可以高效地在 GPU 云主机上安装并使用 DeepFaceLabv2 进行视频换脸，实现复杂的人脸替换任务。此过程涉及多步骤的脚本执行、参数设置以及资源的高效利用，旨在提供一个从硬件选择到软件安装、素材准备、操作执行直至最终视频生成的完整指南。
4、换脸步骤详解准备素材：在开始之前，你需要准备要进行换脸的原始素材，无论是视频还是图片。导入素材：将准备好的素材导入到DeepFaceLab平台中，这是进行后续步骤的基础。遮罩训练：遮罩训练并非每次换脸都必需，只在特定情况下，如需要精确调整面部区域时才进行。
5、DeepFaceLab换脸的流程包括将视频转换为图片、提取人脸、学习特征、应用模型、合成视频等步骤。操作步骤包括：src视频分解图像、dst视频分解图像、src提取面部、dst提取面部、训练模型、应用模型和合成视频。每个步骤都有对应的批处理文件，双击运行即可自动完成操作。
deepfacelab模型通用吗
通用。DeepFaceLab软件自带了5个模型，H64，H128，DF，LIAEF128，SAE。每个模型都有自己的特色，其中H64是一个经典模型，所有的AI换脸都支持这个模型。DeepFaceLab（后面简称DFL）是一个GitHub上的一个开源项目，用于视频换脸，使用Python编写，基于Tensorflow框架。
在探索DeepFaceLab模型的世界时，常见的概念之一是通用模型与万能模型。通用模型是指通过大量素材训练而成的模型，能够适应多种人像更换需求，如张三换李王五换赵六等。此模型能够快速复用，根据你的素材质量，合成效果和所需时间会有所差异，素材质量越高，合成效果越佳，反之则需更多时间。
DeepFaceLab的下载网站为deepfacelab.top。下载和安装的具体步骤请参考该网站。在使用DeepFaceLab时，需要注意几个关键点。首先，训练时间是关键。从零开始，一个视频需要迭代数百万次才能达到理想效果。
DeepFaceLab原理笔记1-形象解释
本文将从直观角度阐述DeepFaceLab的核心原理，解释其内部运作机制。如图所示，DeepFaceLab的架构采用了一种结构化布局，其中最核心的部分是双向操作的DF结构。DF结构中，对于源图和目标图，共享权重的Encoder和Inter层被采用，这意味着它们使用相同的权重参数，但各自拥有独立的Decoder。
尽管DeepFaceLab降低了技术门槛，让更多人接触这项技术，但深入研究仍需解析代码中的细节。换脸技术的演变和进步，不仅限于论文，深入代码是理解和应用的关键。
DeepFaceLab 是一个使用机器学习实现视频中人物换脸的工具，曾因神奇女侠的换脸视频在网络上引发热议，后因相关项目在各大网站被禁而一度沉寂。但随着国内朱茵换杨幂、徐锦江的海王雷神视频的传播，该工具再次在国内走红。DeepFaceLab并非唯一的解决方案，还有FaceSwap、OpenFaceSwap等其他同类工具。
DeepFaceLab是一个运用机器学习技术进行视频人物面部替换的工具，起源于Reddit上的开源项目，因神奇女侠换脸视频走红后被各大网站禁用，但随后朱茵换杨幂和徐锦江的视频使其在国内引起关注。除了DeepFaceLab，FaceSwap和OpenFaceSwap等其他作者的软件也存在。