DeepFaceLab小白教程：视频换脸过程

合适那些人阅读？

适合从未使用过DeepFaceLab的群体。

如果你想基于DeepFaceLab完成一次视频换脸的操作，可以看本篇。

下载方式

GitHub

https://github.com/iperov/DeepFaceLab

我是用motrix下载。

网盘

https://pan.baidu.com/share/init?surl=O4N70dSUtFtNRXasCph7oQ

提取码：dfai

安装

我电脑30系显卡，使用的是红框的程序来安装。

准备视频

安装之后，进入workspace目录里面：

将你的视频文件，重命名为data_dst.mp4、data_src.mp4，然后放入workspace里面。

data_dst.mp4：目标视频
data_src.mp4：源视频

源视频 中的人脸会替换到目标视频中的人脸：

确保两个视频的质量、光照和角度尽可能相似，以便获得更自然的换脸效果

总体步骤

在DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series目录下，有很多.bat文件，这些文件的说明可以看：[http://www.deepfakeai.cn/deepfacelab.html](http://www.deepfakeai.cn/deepfacelab.html)。

下面，将列出操作步骤。

提取面部数据

这些.bat文件将自动将视频分解成单独的帧，并尝试识别和提取每一帧中的人脸。

shell 复制代码

2) extract images from video data_src.bat

3) extract images from video data_dst FULL FPS.bat

不用管bat中的选项，猛按回车

手动/自动编辑和标记

这一步是为了确保面部特征被正确识别，以便在后续步骤中进行准确的对齐和换脸。

手动提取（MANUAL表示手动）

shell 复制代码

4) data_src faceset extract MANUAL.bat
5) data_dst faceset extract MANUAL.bat

自动提取（推荐这个，快速体验）

shell 复制代码

4) data_src faceset extract.bat
5) data_dst faceset extract.bat

不用管bat中的选项，猛按回车

训练换脸模型

训练换脸模型，有三个选项，三选一，快速体验、测试可用Quick96，正经训练可用SAEHD。

shell 复制代码

6) train AMP.bat
6) train Quick96.bat
6) train SAEHD.bat

不用管bat中的选项，猛按回车

Iter数值越高，换脸效果越好，推荐至少有1200。

按s键保存模型，按回车键保存并退出训练。

到这个步骤，我们一般需要等待24小时，但是我们只是体验一下，等个10~30分钟就行了。

就是换脸效果没法看。

选择那个模式来训练？

SAEHD：高清自动编码器，至少显存在6GB以上。最常用的模型，有多种架构变体；一般来讲，src、dst有一些相似之处时，交换人脸、特别是一般的脸/头形状，可以自由地重复使用、预训练，一般可以提供快速的、较好的效果，但一些架构会因相似性差、光线、颜色将导致人脸替换效果差。
AMP：新模型类型，更倾向保留源数据（src）形状，同样，显存至少6GB以上。具有可调整的变形因子，后期更考验合成技术、经验。与SAEHD不同的是，它没有不同的架构可供选择，并且在重复使用时，不太通用，需要更长的训练时间，也没有预训练的选项，但可以提供好的效果，结果看起来更像src。
Quick96：测试模型，适用于显存 2-4GB。固定参数：96*96像素分辨率、（全脸）FullFace类型、batch-size：4、SAEHD的DF-UD架构，用于快速测试效果。

应用换脸模型

将训练好的模型应用到目标视频的面部上。这一步将生成一个新的视频，其中目标视频的面部已经被源视频的面部替换。

有三个命令可以选择，你用那个训练模型，就选那个就行：

shell 复制代码

7) merge AMP.bat
7) merge Quick96.bat
7) merge SAEHD.bat

导出和保存结果

导出最终的换脸视频。

可以导出为avi、mov、mp4，根据自己的需求选择就行：

shell 复制代码

8) merged to avi.bat
8) merged to mov lossless.bat
8) merged to mp4.bat

这里我导出为mp4：

shell 复制代码

8) merged to mp4.bat

导出的视频文件为workspace目录下的result.mp4：

最后

本篇教程仅供学习使用，请勿用于非法用途。