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楼主: slepwind

[切脸辅助] DFL切脸小改,大幅提升SRC质量

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 楼主| 发表于 2025-9-14 14:23:34 | 显示全部楼层
ntremok 发表于 2025-9-14 03:49
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 ...

差别还是肉眼可见的,尤其是小分辨率时。
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发表于 2025-9-14 18:47:03 | 显示全部楼层
slepwind 发表于 2025-9-14 14:23
差别还是肉眼可见的,尤其是小分辨率时。

好的好的
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发表于 2025-9-16 00:17:52 | 显示全部楼层
本帖最后由 ntremok 于 2025-9-16 00:25 编辑
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 ...

问了中外5个ai,结论差不多
src的分辨率没必要切到跟模型的一样

liae-udt 256模型,src使用512的素材,跟使用256的素材,最终的清晰度,会有较大的差别吗
最终清晰度:512 素材可能略优,但差距有限
最终成像的清晰度由模型输出分辨率(固定 256×256) 和src 素材提供的细节丰富度共同决定:
输出分辨率上限固定:两种素材最终生成的图像都是 256×256,像素总量相同,清晰度的 “物理上限” 一致(不会因 src 是 512 而生成超过 256 的细节)。
512 素材的潜在优势:512×512 素材包含的原始细节(如皮肤毛孔、发丝纹理)比 256×256 更丰富,缩放到 256×256 时,可能保留更多 “有效细节”(如更小的纹理单元)。模型在训练时能从这些更丰富的输入中学习到更精细的特征(如纹理分布规律),生成的 256×256 图像可能在 “同分辨率下的细节密度”(如毛孔数量、边缘锐利度)上略优于 256 素材训练的结果。
256 素材的局限:若原始素材就是 256×256,其细节本身已受限于分辨率,缩放到 256×256 时不会增加新信息,模型学到的细节可能更少,生成图像的纹理丰富度可能稍逊。


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发表于 2025-9-16 15:18:25 | 显示全部楼层
ntremok 发表于 2025-9-16 00:17
问了中外5个ai,结论差不多
src的分辨率没必要切到跟模型的一样

每次训练时候才即时吧512的素材缩放到224/256//384/416时候会占用系统资源
所以直接一劳永逸给他缩好
通用直播丹代练:QQ1453174
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发表于 2025-9-16 21:07:30 | 显示全部楼层
五折 发表于 2025-9-16 15:18
每次训练时候才即时吧512的素材缩放到224/256//384/416时候会占用系统资源
所以直接一劳永逸给他缩好 ...

512其实影响不大的,除非是768或者1024,
或者cpu太差,
我的cpu不用100块钱,
使用512的时候,占用不超过30%
(cpu电费可能略有增加,但应该不大吧)

如果练224模型觉得效果不好,可以改成256、320
这时512都不用改动,如果切了小的尺寸,那可能就要再切一次了
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发表于 2025-9-16 21:35:56 | 显示全部楼层
ntremok 发表于 2025-9-16 21:07
512其实影响不大的,除非是768或者1024,
或者cpu太差,
我的cpu不用100块钱,

我本地跑直接512,云上就resize城模型分辨率
通用直播丹代练:QQ1453174
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发表于 2025-10-10 17:33:29 | 显示全部楼层
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 ...

111.png

我按照你的方法测试了下,发现没什么区别,然后搜了下,CUBIC感觉总体还不如LANCZOS4
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发表于 2025-10-10 20:54:26 | 显示全部楼层
本帖最后由 wtxx8888 于 2025-10-10 23:13 编辑
july 发表于 2025-10-10 17:33
我按照你的方法测试了下,发现没什么区别,然后搜了下,CUBIC感觉总体还不如LANCZOS4
...

8K照片,用L算法,切256(测缩小),头发会有肉眼可见的,断点分叉。面部的纹理 也会有变形。
G,就不会有这些现象。
L算法8K切的320(256更惨不忍睹)
X3X-0000997_0.jpg
这是G算法的256,再看不出来差别,哥们 可以去看看眼科了。。。
JPDSC_2970_0.jpg

训练过程 用得就是G,如果没有差别,L的速度 比G要快不少,为啥不用L呢?
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发表于 2025-10-10 23:17:36 | 显示全部楼层
wtxx8888 发表于 2025-10-10 20:54
8K照片,用L算法,切256(测缩小),头发会有肉眼可见的,断点分叉。面部的纹理 也会有变形。
G,就不会有 ...

我的图质量没那么高,都是1080P切的,可能是这个原因
大佬说的G算法是CUBIC吗?
我等下找几张4K切看看,感谢解答
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发表于 2025-10-11 01:24:16 | 显示全部楼层
本帖最后由 wtxx8888 于 2025-10-11 01:27 编辑
july 发表于 2025-10-10 23:17
我的图质量没那么高,都是1080P切的,可能是这个原因
大佬说的G算法是CUBIC吗?
我等下找几张4K ...

嗯,CUBIC切的256,放大L略强,但缩小,CUBIC强L一大截
训练绝大多数是缩放(模型普遍小于脸图),所以训练 才用的CUBIC.
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