DFL切脸小改，大幅提升SRC质量

wtxx8888

july 发表于 2025-9-13 08:17
大佬有具体的修改方法吗？

切脸是 internal\DeepFaceLab\mainscripts\Extractor.py
改解析度是 internal\DeepFaceLab\mainscripts\FacesetResizer.py

搜索 cv2.INTER_      全部改成 cv2.INTER_CUBIC 即可
就是换个算法。DFL原本算法  烂的一笔。。。

july

wtxx8888 发表于 2025-9-13 09:46
切脸是 internal\DeepFaceLab\mainscripts\Extractor.py
改解析度是 internal\DeepFaceLab\mainscripts\Fa ...

我来试试，感谢!

ntremok

老枪 发表于 2025-9-13 01:46
问题是，你放大它干啥？你用的320模型，哪怕你放大到4096而且是超清的，程序还是会把你的4096压缩回320 ...

有时候清晰度不够，叫豆包或者千问等处理一下，它都会主动放大的
或者叫它们增加角度，也会主动放大的
（这个功能应该是很多人都不会用得到）

ntremok

wtxx8888 发表于 2025-9-13 02:29
小于模型的图，可能 是需要AI放大。但有极高的概率，模型会练出色斑。（等于炸丹）
你出一次 就老实了。  ...

这个我会尽量减少数量，
而且肯定需要检查过，处理过头的肯定需要丢掉

ntremok

wtxx8888 发表于 2025-9-13 09:46
切脸是 internal\DeepFaceLab\mainscripts\Extractor.py
改解析度是 internal\DeepFaceLab\mainscripts\Fa ...

修改这个算法之后，
切脸landmarks会跟原来的一样吗
还是略微不一样？

老枪

ntremok 发表于 2025-9-13 17:50
有时候清晰度不够，叫豆包或者千问等处理一下，它都会主动放大的
或者叫它们增加角度，也会主动放大的
（ ...

除非万不得已，尽量不要用生成式AI处理任何素材

wtxx8888

ntremok 发表于 2025-9-13 17:56
修改这个算法之后，
切脸landmarks会跟原来的一样吗
还是略微不一样？

这问题有点奇葩哇，这个改的是 算法。
就相当于，加减乘除的那个 运算符，会影响 你代入的，具体数值吗？（小学数学就讲过，算法 这个词的意思吧？）
DFL原来的算法，假设是乘法，改的 是优化过的乘法（效果好，适配广，但特么的 还是乘法！！！）
除了清晰效果，会比原来的好，其他都不会变。

wtxx8888

ntremok 发表于 2025-9-13 17:53
这个我会尽量减少数量，
而且肯定需要检查过，处理过头的肯定需要丢掉

AI图，跟过不过头，没任何关系。
只要AI处理过，哪怕你肉眼看着 是照片级，炼丹也会出色斑。（不是必出，拼脸）


主要是，这个色斑有潜伏期。
当大面积出现，被你发现时，都是好几天前，就出第一张色斑了。
自动备份，9成以上概率，会被全部顶没。让你直接白练一遍。

slepwind

ntremok 发表于 2025-9-13 01:17
楼主，你好啊
src不固定尺寸，但模型的尺寸是固定的，
例如，liae-udt 224，liae-udt 256，liae-udt 320

可以直接用，比用不匹配模型分辨率的切脸要强。但有点失去搞这个的意义了，因为训练时会把src缩放到模型分辨率。推荐的做法是
1.执行resize批处理到模型分辨率，提取metadata备用，删除aligned里的jpg
2.用photoshop批处理将png转换为模型分辨率尺寸的jpg，存储于aligned路径
3.将步骤1得到的metadata恢复回去，即可得到分辨率与模型分辨率一致的高质量切脸文件用于训练

所以这里提供的方法是得到一套原图直出的切脸，由此可导出各种尺寸模型下质量损失最小的切脸，而不用反复切脸，毕竟一套好素材必然会有不少手动切脸操作和纠错，不可能不同模型都再来一次。

ntremok

slepwind 发表于 2025-9-13 22:15
可以直接用，比用不匹配模型分辨率的切脸要强。但有点失去搞这个的意义了，因为训练时会把src缩放到模型分 ...

好的。你这个方法是借助Photoshop的办法来提高src的质量，
但如果我用原版DFL切src的时候，直接用100%或者98%，
是不是jpg的质量不会相差太多呢？