How to Install DeepFaceLab 2.0
DeepFaceLab 2.0 Installation Guide for AMD, NVIDIA, Intel HD, and CPU. How to download and install DeepFaceLab 2.0 deepfake software for Windows, Linux, and Google Colab. This guide will show you where to download DeepFaceLab deepfake software, which build version you should choose, explain system requirements and optimizations, and briefly summarize the software.
Step 1: Where to Download DeepFaceLab 2.0
Windows:
Mega.nz (Latest Builds): Download DeepFaceLab 2.0
Torrent (Latest and Previous Builds): DeepFaceLab Magnet Link
Other OS:
GitHub Repo: https://github.com/iperov/DeepFaceLab.
Scroll down to the section labeled ‘Releases’ and you’ll find builds for Windows 10, Linux, and Google Colab. For all available Windows versions, choose the Mega.nz link. Mega users can right-click on the file, select download, then standard download.
Once your download is complete you can double-click on the .exe file or use your favorite zip program to extract. Microsoft Defender may prevent this as an unrecognized application. This is not a virus; it is a zip file. Click “More Info”, then “Run Anyway”.
There is no setup for DeepFaceLab. Once the files are extracted the installation is complete.
Step 2: Choosing a Build Version
There are several builds to choose from, depending on your system hardware. I’ll start with the highest requirements and work down the list. You should bookmark this page. The available builds and their requirements may change as the software develops.
The DeepFaceLab 2.0 NVIDIA RTX 3000 series build specifically supports (and requires) an NVIDIA 3000 series GPU. If you have one of these cards you need to use this build.
The NVIDIA up to RTX 2080 TI build supports an NVIDIA GPU with CUDA 3.5 and higher. You can check your card on NVIDIA’s CUDA Compute Capability List:
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
You can also train on a CPU with AVX instruction set. The file labeled ’10) make CPU only.bat’ will modify your software by installing an older version of TensorFlow. An internet connection is temporarily required for this update.
The Direct X 12 build can be used with AMD, Intel, and NVIDIA devices with Direct X 12 running on Windows 10.
Supported hardware includes AMD Radeon R5, R7, and R9 200 series or newer, Intel HD Graphics 500 series or newer, and NVIDIA G-Force GTX 900 series or newer.
If you are unable to run any of these builds you can try the DeepFaceLab 1.0 OpenCL build. This version is no longer maintained, and many of the files and options will differ from the current builds.
There is also a version of DeepFaceLab for Google Colab. You can train for free in the cloud using Google Colab, however you will still need one of the desktop versions to prepare your files.
Step 3: System Requirements and Optimization
DeepFaceLab is designed to run on Windows and Linux.
The best results will come from using a high-end NVIDIA GPU.
Some parts of the process will use more of your CPU, whereas system memory is not highly impacted.
Make sure you’ve chosen the correct build, and that your device drivers are up to date.
The developer recommends that Windows 10 users enable Hardware-accelerated GPU scheduling under System Graphics Settings. Changing this setting may help resolve some errors.
You may also be able to increase available resources by disabling Windows animations and effects.
If you are using external media, or a hard drive that sleeps when inactive, DeepFaceLab may have trouble finding your files. It may help to put DeepFaceLab in your Windows root folder.
You should also override your computer’s sleep settings so that your computer does not go to sleep during training.
Step 4: DeepFaceLab Software Overview
Now I’ll briefly go over the main components of the software. Open the folder where you extracted DeepFaceLab. These are all the files and folders required to make a deepfake, including the DeepFaceLab code, additional packages and software, workspace folder, and some sample video data.
The files in the main folder allow you to interact with the software. They are numbered in the general order that you should follow, and have names describing their purpose. You can think of these as individual tools, that you will use throughout the deepfake process.
The internal folder includes the DeepFaceLab code and additional software and required libraries, such as CUDA, Python, and FFMpeg.
The workspace folder is where all your deepfake data and files will be held. Inside the workspace folder are 3 more folders that will hold the images and model files. There are also 2 video files included which you can use for testing, or delete and replace with your own videos.
Data_src, is the source face set that you want to deepfake into your video. Data_dst, is the destination video (the original clip) that you want to put your deepfake face into. You can replace these files with many common video file types, just be sure to rename them data_src and data_dst.
Once you have your files in place you are ready to begin using DeepFaceLab. If you want to test the software and begin deepfaking right now, simply use the default settings. If you have any questions about downloading or installing DeepFaceLab, please leave them in the comment section of this video. To learn more about creating deepfakes, check out my other DeepFaceLab tutorials, and be sure to subscribe for more tutorials and deepfakes.
Step-by-Step Guide to Installing DeepFaceLab 2.0 (Compatible with AMD, NVIDIA, and Intel HD)
Table of Contents:
- Introduction
- How to Download DeepFaceLab
- Choosing the Correct Build
- Installation and System Requirements
- Recommended System Performance Settings
- DeepFaceLab Software Overview
- Files and Folders in DeepFaceLab
- Using DeepFaceLab for Deepfakes
- testing and Default Settings
- Conclusion
Introduction
DeepFaceLab is a powerful software used for creating deepfakes, which are AI-generated videos that manipulate someone’s face to appear in a different video. This installation guide will walk you through the process of downloading DeepFaceLab and provide an overview of its features and system requirements.
How to Download DeepFaceLab
To download DeepFaceLab, you need to visit the official repository on GitHub. Open your preferred web browser and go to github.com/iperov/deepfacelab. Here, you will find the open-source code, issue queue, and links to other deepfake resources. Scroll down to the Releases section and choose the appropriate build for your operating system.
Choosing the Correct Build
DeepFaceLab offers several builds to choose from depending on your system hardware. It is essential to select the correct build to ensure optimal performance. The builds include support for NVIDIA RTX 3000 series GPUs, NVIDIA GPUs with CUDA 3.5 and higher, DirectX 12 compatible devices, and CPU-only training. Make sure to check the compatibility of your GPU using NVIDIA’s CUDA Compute Compatibility list.
Installation and System Requirements
DeepFaceLab does not require installation. Once you have downloaded the files, you can extract them and start using the program. However, there are some recommended system performance settings to maximize the software’s capabilities. DeepFaceLab is designed for Windows 10 and Linux and works best with a high-end NVIDIA GPU. Ensure that you have the correct build and up-to-date device drivers.
Recommended System Performance Settings
For Windows 10 users, it is recommended to enable Hardware Accelerated GPU Scheduling under system graphics settings. This setting can help resolve some errors and improve performance. Disabling Windows animations and effects may also free up system resources. If you are using external media or a hard drive that sleeps when inactive, adjust the sleep settings to prevent interruptions during training.
DeepFaceLab Software Overview
The DeepFaceLab folder contains all the necessary files for creating deepfakes. This includes the DeepFaceLab code, additional packages and software, workspace folder, and sample video data. The main folder consists of individual tools that you will use throughout the deepfake process, numbered in the order you should follow. The internal folder includes the code and required libraries, while the workspace folder holds the deepfake data and files.
Files and Folders in DeepFaceLab
Inside the workspace folder, you will find three sub-folders for images and model files. Additionally, there are two sample video files that you can test or replace with your own videos. Data_src represents the source face set that you want to deepfake into your video, while Data_dst is the destination video where you want to place your deepfake face. Ensure that you rename any replacement files as data_src and data_dst.
Using DeepFaceLab for Deepfakes
Once you have organized your files, you can start using DeepFaceLab to create deepfakes. The software provides various settings and options to customize the output. It is recommended to explore the default settings and adjust them according to your requirements. For a detailed understanding of the deepfake creation process, refer to other DeepFaceLab tutorials and consider professional services for advanced projects.
Testing and Default Settings
If you want to test the software and begin creating deepfakes immediately, you can use the default settings provided by DeepFaceLab. These settings are designed to offer a convenient starting point for beginners. However, remember to experiment and fine-tune the settings to achieve the desired results. If you encounter any issues during downloading or installation, feel free to ask questions in the comment section or seek help from the DeepFaceLab community.
Conclusion
DeepFaceLab is a powerful tool for creating deepfakes, offering a wide range of features and customization options. By following this installation guide, you have learned how to download DeepFaceLab, choose the correct build for your hardware, and ensure optimal system performance. With a solid understanding of the software’s features, you can now start creating your own deepfakes and explore the possibilities of this AI technology.
Highlights:
- DeepFaceLab is a software for creating deepfakes, AI-generated videos that manipulate faces.
- The installation guide provides step-by-step instructions for downloading and installing DeepFaceLab.
- Different builds are available depending on your system hardware, including support for NVIDIA GPUs and CPU-only training.
- System performance settings and recommendations are provided to optimize the software’s functionality.
- DeepFaceLab offers tools and options for customization, allowing users to create unique and realistic deepfakes.
- The software does not require installation and can be used on Windows 10 and Linux platforms.
- The Tutorial emphasizes the importance of organizing files and understanding the purpose of each component in DeepFaceLab.
- Testing and default settings are discussed, encouraging users to explore and experiment with the software.
- Professional services and other resources are recommended for advanced deepfake projects.
- The guide concludes by summarizing the key points and highlighting the potential of DeepFaceLab in creating realistic deepfakes.
FAQ:
Q: What is DeepFaceLab?
A: DeepFaceLab is a software used for creating deepfakes, which are AI-generated videos that manipulate someone’s face to appear in a different video.
Q: How can I download DeepFaceLab?
A: To download DeepFaceLab, visit the official repository on GitHub (github.com/iperov/deepfacelab) and choose the appropriate build for your operating system.
Q: What are the system requirements for DeepFaceLab?
A: DeepFaceLab is designed to run on Windows 10 and Linux, and it works best with a high-end NVIDIA GPU. However, there are alternative builds available for different hardware configurations.
Q: Can I use DeepFaceLab on a CPU?
A: Yes, you can train on a CPU with AVX instruction set. DeepFaceLab provides a specific build for CPU-only training.
Q: Are there any recommended system performance settings?
A: Yes, it is recommended to enable Hardware Accelerated GPU Scheduling under system graphics settings for Windows 10 users. Disabling Windows animations and effects may also improve performance.
Q: Can I start creating deepfakes with the default settings?
A: Yes, DeepFaceLab provides default settings that offer a convenient starting point for beginners. However, it is recommended to explore and adjust the settings according to your requirements.
Q: Where can I find more tutorials on creating deepfakes with DeepFaceLab?
A: You can find more tutorials on creating deepfakes with DeepFaceLab by searching online or referring to the DeepFaceLab community and resources.
Deepfakery
11 May 202105:36
TLDRThis tutorial guides you through installing DeepFaceLab 2.0, detailing the process of downloading from GitHub, selecting the appropriate build for your hardware, and extracting the files. It covers system requirements, with a focus on NVIDIA GPUs, and provides tips for optimizing performance on Windows 10. The guide also introduces the software’s components, explaining the purpose of each file and folder, and how to prepare your own videos for deepfaking.
Takeaways
- 😀 Visit the official DeepFaceLab repository on GitHub for the latest builds and resources.
- 🔍 Choose the appropriate build for your hardware, such as NVIDIA RTX 3000 series or up to RTX 2080 Ti.
- 💾 Ensure your system meets the requirements and keep your drivers up to date for optimal performance.
- 🌐 The ’10) makes CPU only’ build allows training on a CPU with AVX instruction set.
- 🖥️ DirectX 12 build supports AMD, Intel, and NVIDIA devices with DirectX 12 on Windows 10.
- 🔙 DeepFaceLab 1.0 OpenCL build is an older, less maintained version for those unable to run newer builds.
- 🌐 DeepFaceLab is also available for Google Colab, allowing cloud-based training.
- 📂 After downloading, extract the files with a zip program, and be aware of potential warnings from antivirus software.
- ⚙️ No installation is needed; DeepFaceLab is ready to use once files are extracted.
- 🛠️ Enable Hardware Accelerated GPU Scheduling and consider disabling Windows animations for better performance.
- 📁 Organize your deepfake data in the workspace folder with separate folders for source and destination videos.
Q & A
-
Where can you find the official DeepFaceLab repository?
—You can find the official DeepFaceLab repository on GitHub at github.com/iperov/deepfacelab.
-
What are the different builds available for DeepFaceLab 2.0?
—DeepFaceLab 2.0 offers builds for NVIDIA RTX 3000 series, NVIDIA up to RTX 2080 Ti, CPU only with AVX instruction set, and DirectX 12 build compatible with AMD, Intel, and NVIDIA devices.
-
What is the minimum requirement for the NVIDIA RTX 3000 series build of DeepFaceLab 2.0?
—The NVIDIA RTX 3000 series build requires an NVIDIA 3000 series GPU.
-
How can you check if your NVIDIA GPU is compatible with DeepFaceLab 2.0?
—You can check your NVIDIA GPU’s compatibility on NVIDIA’s CUDA Compute Compatibility list provided in the description.
-
What does the ’10) makes CPU only’ build of DeepFaceLab do?
—The ’10) makes CPU only’ build modifies the software to install an older version of TensorFlow, allowing training on a CPU with AVX instruction set.
-
Which hardware is supported by the DirectX 12 build of DeepFaceLab?
—The DirectX 12 build supports AMD Radeon R5, R7, and R9 200 series or newer, Intel HD Graphics 500 series or newer, and NVIDIA GeForce GTX 900 series or newer.
-
Is there a version of DeepFaceLab for Google Colab?
—Yes, there is a version of DeepFaceLab for Google Colab, allowing users to train for free in the cloud.
-
What are the system requirements for running DeepFaceLab?
—DeepFaceLab is designed to run on Windows 10 and Linux, with the best results coming from using a high-end NVIDIA GPU. It also recommends having up-to-date device drivers and enabling Hardware Accelerated GPU Scheduling on Windows 10.
-
How do you install DeepFaceLab once you’ve downloaded it?
—There is no installation process for DeepFaceLab. After downloading, you can double-click the self-extracting .exe file or use a zip program to extract the files, and the program is ready to use.
-
What is the purpose of the ‘workspace’ folder in DeepFaceLab?
—The ‘workspace’ folder in DeepFaceLab is where all your deepfake data and files will be stored, including images, model files, and video files.
-
What should you do if you encounter issues with DeepFaceLab not finding files on external media?
—If DeepFaceLab has trouble finding files on external media, try placing DeepFaceLab in your Windows root folder and override your computer’s sleep settings to prevent it from going to sleep during training.
Outlines
💻 DeepFaceLab 2.0 Installation and Setup
This paragraph provides a step-by-step guide on how to download and install DeepFaceLab 2.0, an open-source software for creating deepfakes. Users are directed to the official GitHub repository where they can find the latest builds for Windows 10, Linux, and Google Colab. The guide explains the different builds available based on system hardware, with specific recommendations for NVIDIA GPUs and CPU-only options. It also covers system requirements, installation process, and post-installation settings, including enabling Hardware Accelerated GPU Scheduling and disabling Windows animations for better performance. The paragraph concludes with an overview of the software components and workspace setup, preparing users to begin the deepfake creation process.
🔧 DeepFaceLab Usage and Support
The second paragraph offers guidance on using DeepFaceLab with default settings for immediate deepfake creation. It invites viewers to ask questions about the software’s download and installation in the video’s comment section and encourages them to explore additional tutorials and subscribe for more content. The paragraph also promotes professional services for creating deepfakes and provides an email address for inquiries.
Mindmap
Keywords
💡DeepFaceLab
DeepFaceLab is an open-source software tool used for creating deepfake videos, which are synthetic media where a person’s face is replaced with another’s. In the context of the video, DeepFaceLab 2.0 is the latest version of the software, and the tutorial focuses on its installation process. The software is designed to work with various hardware configurations, including NVIDIA GPUs and CPUs with AVX instruction sets.
💡GitHub
GitHub is a web-based platform for version control and collaboration, where developers can host and review code, manage projects, and build software. In the video, GitHub is mentioned as the official source to download DeepFaceLab from the repository of its developer, iperov. It’s where users can find the latest releases and builds of the software.
💡NVIDIA RTX 3000 series
The NVIDIA RTX 3000 series refers to a line of graphics processing units (GPUs) designed for high-performance computing and gaming. The video script specifies that there is a build of DeepFaceLab 2.0 specifically optimized for this series, indicating that it can take advantage of the advanced capabilities of these GPUs for creating deepfakes.
💡CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture) is a parallel computing platform and application programming interface (API) model developed by NVIDIA. It allows software developers to use NVIDIA GPUs for general purpose processing, known as GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units). The script mentions that the NVIDIA build of DeepFaceLab supports GPUs with CUDA 3.5 and higher.
💡AVX instruction set
AVX (Advanced Vector Extensions) is a set of extensions to the x86 and x86-64 instruction set architecture for microprocessors from Intel and AMD. These extensions are designed to improve performance on floating-point, SIMD (Single Instruction, Multiple Data), and integer instructions. The video mentions that DeepFaceLab can be trained on a CPU with the AVX instruction set.
💡DirectX 12
DirectX 12 is a low-level graphics API developed by Microsoft for programming graphics-related hardware. It is used in the video to describe a build of DeepFaceLab that can be used with devices from AMD, Intel, and NVIDIA, provided that DirectX 12 is running on Windows 10. This build is meant to leverage the capabilities of modern graphics hardware.
💡Google Colab
Google Colab is a cloud-based interactive computing environment that allows users to write and execute code through a web browser. It is mentioned in the video as a platform where users can train DeepFaceLab models for free, although it requires one of the desktop versions for preparing files. This suggests that Google Colab can be used for the computational aspects of deepfake creation.
💡Self-extracting .exe file
A self-extracting .exe file is a type of executable file that contains compressed data and, when run, extracts the data to a specified location. In the context of the video, this refers to the method of installation for DeepFaceLab, where users can simply double-click the self-extracting file to begin using the software without traditional installation procedures.
💡Hardware Accelerated GPU Scheduling
Hardware Accelerated GPU Scheduling is a feature in Windows 10 that allows the operating system to directly schedule GPU workloads, potentially improving performance and efficiency. The video suggests enabling this feature for better DeepFaceLab performance, indicating that it can help with the processing of deepfake videos.
💡Deepfake
A deepfake is a media file that has been altered to replace a person’s face with another’s using artificial intelligence and machine learning techniques. The video’s main theme revolves around the creation of deepfakes using DeepFaceLab, with the tutorial focusing on the software’s installation and setup for this purpose.
Highlights
DeepFaceLab 2.0 is available on GitHub for Windows 10, Linux, and Google Colab.
Choose the build that matches your system hardware, such as NVIDIA RTX 3000 series or up to RTX 2080 Ti.
There’s a CPU-only build that modifies the software to use an older version of TensorFlow.
DirectX 12 build supports AMD, Intel, and NVIDIA devices with Windows 10.
DeepFaceLab 1.0 OpenCL build is an older, no longer maintained version.
Google Colab version allows for cloud-based training.
Download the appropriate self-extracting .exe file or use a zip program for installation.
DeepFaceLab does not require installation; it’s ready to use after extraction.
Ensure system drivers are up to date for optimal performance.
Enable Hardware Accelerated GPU Scheduling in Windows for better DeepFaceLab performance.
Disable Windows animations and effects to increase available resources.
Avoid using external media or hard drives that sleep when inactive.
DeepFaceLab’s main folder contains all necessary files and folders for creating deepfakes.
The internal folder includes DeepFaceLab code, CUDA, Python, and FFmpeg libraries.
The workspace folder stores all deepfake data and files.
Data_src and Data_dst folders are for source and destination video files respectively.
DeepFaceLab is designed to run on Windows 10 and Linux for the best results.
High-end NVIDIA GPUs are recommended for optimal DeepFaceLab performance.
System memory usage is not highly impacted during the deepfake process.
DeepFake-туториал / DeepFaceLab
Techno Magic
Темка к посту канала и ее источник..
Установка DeepFaceLab
Имеются три вида прекомпилированных сборок для ОС Windows:
DeepFaceLabCUDA9.2SSE– для видеокарт NVIDIA (вплоть до GTX1080) и любых 64-битных CPU.DeepFaceLabCUDA10.1AVX– для видеокарт NVIDIA (вплоть до RTX) и CPU с поддержкой AVX.DeepFaceLabOpenCLSSE– для видеокарт AMD/IntelHD и любых 64-битных CPU.
Файлы доступны на Google Drive и торрент-трекере (требуется VPN, форум трекера также пригодится в случае трудностей при установке и запуске). Размер сборок – порядка 1 Гб. На Google Drive также хранятся оформленные подборки лиц для теста.
Алгоритм работы с DeepFaceLab
Предварительно договоримся о терминологии:
src(сокр. от англ. source) – лицо, которое будет использоваться для замены,dst(сокр. от англ. destination) – лицо, которое будет заменяться.
Архив сборки нужно распаковать как можно ближе к корню системного диска. После распаковки в каталоге DeepFaceLab вы найдете множество bat-файлов.
Местом хранения модели служит директория workspace. В ней будут содержаться видео, фотографии и файлы самой программы. Вы можете переименовывать каталог для сохранения резервных копий.
Как вы могли заметить, bat-файлы имеют в начале имени номер. Каждый номер соответствует определенному шагу выполнения алгоритма. Некоторые пункты опциональны. Пройдемся по этой последовательности.
1. Очистка рабочего каталога
На первом шаге запуском 1) clear workspace.bat и нажатием пробела очищаем лишнее содержимое папки workspace. Одновременно создаются необходимые директории.
Сразу после распаковки в workspace уже содержатся примеры видеороликов для теста. В соответствии с описанной терминологией вы можете заменить их видеофайлами с теми же названиями data_src и data_dst. Максимально поддерживаемое разрешение – 1080p. Приведенные в документации примеры расширений файлов: mp4, avi, mkv.
2. Извлечение кадров из видеофайла источника
На втором шаге извлекаем изображения из src-файла (2) extract images from video data_src.bat). Для этого запускаем bat-файл, получаем приглашение для указания кадровой частоты:
Enter FPS ( ?:help skip:fullfps ) :
Пропускаем пункт, нажав Enter, чтобы извлечь все кадры.
Output image format? ( jpg png ?:help skip:png ) : ?
В формат png файлы извлекаются без потерь качества, но на порядок медленнее и с большим объемом, чем в jpg. После задания настроек кадры извлекаются в каталог data_src.
3. Извлечение кадров сцены для переноса лица
При необходимости обрезаем видео с помощью 3.1) cut video (drop video on me).bat. Перетаскиваем файл data_dst поверх bat-файла. Указываем временные метки, номер дорожки (если их несколько), битрейт выходного файла. Появляется дополнительный файл с суффиксом _cut.
Запускаем 3.2) extract images from video data_dst FULL FPS.bat для извлечения кадров dst-сцены.
4. Составление выборки лиц источника
Теперь необходимо детектировать лица на src-кадрах. Получаемая выборка будет храниться по адресу workspace\data_src\aligned. Этому пункту соответствует множество bat-файлов, начинающихся с 4) data_src extract faces и имеющих разные дополнения после:
- Тип детектора лица:
MT– чуть более быстрый, но производит больше ложных лиц илиS3FD– рекомендованный, более точный, меньше ложных лиц. - Вариант использования GPU:
ALL(задействовать все видеокарты),Best(использовать лучшую). Выбирайте второй вариант, если у вас есть и внешняя, и встроенная видеокарты, и вам нужно параллельно работать в офисных приложениях. - Запись работы детекторов (
DEBUG). Каждый кадр с выделенными контурами лиц записывается по адресуworkspace\data_src\aligned_debug.
Пример вывода программы при запуске на видеокарте NVIDIA GeForce 940MX:
Performing 1st pass... Running on GeForce 940MX. Recommended to close all programs using this device. Using TensorFlow backend. 100%|################################################################################| 655/655 [03:32<00:00, 3.08it/s] Performing 2nd pass... Running on GeForce 940MX. Recommended to close all programs using this device. Using TensorFlow backend. 100%|##########################################################################################################################################################| 655/655 [13:28<00:00, 1.23s/it] Performing 3rd pass... Running on CPU0. Running on CPU1. Running on CPU2. Running on CPU3. Running on CPU4. Running on CPU5. Running on CPU6. Running on CPU7. 100%|#########################################################################################################################################################| 655/655 [00:05<00:00, 112.98it/s] ------------------------- Images found: 655 Faces detected: 654 ------------------------- Done.
Bat-файл с параметром MANUAL применяется для ручного переизвлечения уже извлеченных лиц в случае ошибок на этапе 4.2.other) data_src util add landmarks debug images.bat.
4.1. Удаляем большие группы некорректных кадров
Запускаем 4.1) data_src check result.bat, просматриваем результаты в обозревателе XnView MP (при закрытии запускайте этот bat-файл).
На этом этапе необходимо удалить большие группы некорректных кадров, чтобы далее не тратить на них вычислительный ресурс. К некорректным кадрам относятся все те, что не содержат четко различимого лица. Лицо также не должно быть закрыто предметом, волосами и пр. Не тратьте время на мелкие группы. Они будут удалены на следующем шаге.
4.2. Сортировка и удаление прочих некорректных кадров
Файлы с именами, начинающимися с 4.2, служат для сортировки и выявления групп некорректных кадров. Не закрывая обозреватель, последовательно запускайте bat-файлы и удаляйте группы некорректных кадров (обычно находятся в конце).
4.2.1) data_src sort by blur.batсортирует кадры по резкости, удаляем кадры с нечеткими лицами.4.2.2) data_src sort by similar histogram.batгруппирует кадры по содержанию, позволяет удалять ненужные лица группами.4.2.4) data_src sort by dissimilar histogram.batоставляет ближе к концу списка те изображения, у которых больше всего схожих (обычно это лица анфас). По усмотрению можно удалить часть конца списка, чтобы не проводить обучение на идентичных лицах.- Опционально:
4.2.5) data_src sort by face pitch.batсортирует лица так, чтобы в начале списка лицо смотрело вниз, а в конце – вверх. - Опционально:
4.2.5) data_src sort by face yaw.batсортирует лица по взгляду слева направо. - Рекомендованный пункт:
4.2.6) data_src sort by final.batделает финальную выборку целевого количества (по умолчанию 2000). Применяйте только после очистки набора предыдущими инструментами.
Дополнительные сортировочные bat-файлы, названия которых начинаются с 4.2.other, сортируют изображения по количеству черных пикселей, числу лиц в кадре (нужны кадры только с одним лицом) и т. д.
5. Составление выборки лиц принимающей сцены
Следующие операции с некоторыми отличиями идентичны выборке лиц источника. Главным отличием является то, что для принимающей сцены важно определить dst-лица во всех кадрах, содержащих лицо, даже мутные. Иначе в этих кадрах не будет произведено замены на источник.
Опция +manual fix позволяет вручную указать контуры лица на кадрах, где лицо не было определено. При этом в конце извлечения файлов открыто окно ручного исправления контуров. Элементы управления описаны вверху окна (вызываются клавишей H).
Запуск 5.1) data_dst check results debug.bat позволяет посмотреть все dst-кадры c наложенными поверх них предсказанными контурами лица. Удалите лица прочих, неосновных персонажей.
6. Тренировка
Обучение нейросети – самая времязатратная часть, длящаяся часы и сутки. Для тренировки необходимо выбрать одну из моделей. Выбор и качество результата определяются объемом памяти видеокарты:
- ≥ 512 Мб →
SAE. Наиболее гибкая модель с возможностью переносить стиль лица и освещение. - ≥ 2 Гб →
H64. Наименее требовательная модель. - ≥ 3 Гб →
H128. Аналогична моделиH64, но с лучшим разрешением. - ≥ 5 Гб →
DF– умная тренировка лиц, исключающая фон вокруг лица, илиLIAEF128– модель аналогичнаDF, но пытается морфировать исходное лицо в целевое, сохраняя черты исходного лица. - ≥ 6 Гб →
AVATAR– модель для управления чужим лицом, требуются квадратные видеоролики илиSAE HD– для самых последних видеокарт.
В руководстве не описана еще одна модель, присутствующая в наборе (Quick96), но она успешно запустилась при тренировке на видеокарте с 2 Гб памяти.
При первом запуске программа попросит указать параметры, применяемые при последующих запусках (при нажатии Enter используются значения по умолчанию). Большинство параметров понятно интуитивно, прочие – описаны в руководстве.
Отключите любые программы, использующие видеопамять. Если в процессе тренировки в консоли было выведено много текста, содержащего слова Memory Error, Allocation или OOM, то на вашем GPU модель не запустилась, и ее нужно урезать. Необходимо скорректировать опции моделей.
При корректных условиях параллельно с консолью откроется окно Training preview, в котором будет отображаться процесс обучения и кривая ошибки. Снижение кривой отражает прогресс тренировки. Кнопка p (английская раскладка) обновляет предпросмотр.
Процесс тренировки можно прерывать, нажимая Enter в окне Training preview, и запускать в любое время, модель будет продолжать обучаться с той же точки. Чем дольше длится тренировка, тем лучший результат мы получим.
7. Наложение лиц
Теперь у нас есть результат обучения. Необходимо совместить src-лица и кадры dst-сцены. Из списка bat-файлов выбираем ту модель, на которой происходила тренировка. Возможно несколько режимов наложения, по умолчанию используется метод Пуассона. В качестве остальных параметров для первой пробы можно использовать параметры по умолчанию (по нажатию Enter) и варьировать их, если вас не устроит результат наложения.
8. Склейка в видео
Следующие bat-файлы склеивают картинки в видео с той же частотой кадров и звуком, что и data_dst (поэтому файл должен оставаться в папке workspace). Итоговый файл будет сохранен под именем result. Готово! Ниже представлен пример, полученный для тестовых видео.
Если результат вас не удовлетворил, попробуйте разные опции наложения, либо продолжите тренировку для повышения четкости, используйте другую модель, другое видео с исходным лицом. О неописанных особенностях работы с библиотекой, прочих советах и хитростях читайте в оригинальном руководстве.
⚠️ Ну а оригинальное руководство не открывается у меня, я даю ссылку на сам проект (тема к посту)
На чтение 5 мин Опубликовано
Содержание
- Что такое DeepFaceLab и зачем она нужна
- Установка DeepFaceLab: пошаговая инструкция
- Системные требования:
- Как установить:
- Этапы создания дипфейка в DeepFaceLab
- 1. Извлечение кадров (frame extraction)
- 2. Детекция лиц (face detection)
- 3. Обучение модели
- 4. Мёрджинг и рендер
- Кастомизация моделей и улучшения качества
- DeepFaceLab против конкурентов: сравнение
- Частые ошибки и как их избежать
- Заключение и FAQ
Дипфейки — это уже не просто забава для тиктокеров и реддит-пранкеров. Это мощная технология, которую используют в киноиндустрии, маркетинге, образовательных проектах и даже в геймдеве. Одним из самых популярных инструментов для их создания является DeepFaceLab — open-source платформа, ставшая де-факто стандартом среди энтузиастов и профессионалов. В этой статье мы разберём, как работает DeepFaceLab, как его установить, что нужно для старта и какие тонкости стоит учитывать. И, конечно, всё это с упором на SEO-ключи: deepfake, DeepFaceLab, создать дипфейк, обучение дипфейков, нейросеть для замены лица, подмена лица в видео и др.
Что такое DeepFaceLab и зачем она нужна
DeepFaceLab — это бесплатное ПО с открытым исходным кодом, предназначенное для замены лиц в видеороликах с помощью нейросетей. Программа активно развивается и поддерживается огромным сообществом пользователей и разработчиков. Более 95% всех дипфейк-видео в интернете создаются именно с помощью DeepFaceLab.
Ключевые возможности:
- Распознавание и вырезание лиц из видео или фото;
- Тонкая настройка маски для точной подмены лица;
- Обучение модели на сотнях и тысячах изображений;
- Поддержка видео в высоком разрешении (вплоть до 4K);
- Модуль для слияния (merge) с гибкой настройкой границ перехода;
- Использование кастомных моделей (SAEHD, Quick96, H128 и др.).
Зачем это нужно?
- Для создания вирусных видео и мемов с подменой лица на знаменитостей;
- В маркетинге — например, для персонализации контента;
- В кино и рекламе — для дубляжа, исправления сцен без пересъёмки;
- В образовании — например, для цифровой реконструкции исторических личностей.
Установка DeepFaceLab: пошаговая инструкция
Перед тем как погрузиться в создание дипфейков, нужно подготовить машину и установить необходимые компоненты. DeepFaceLab не самый «лёгкий» софт, особенно если у вас ноутбук — всё-таки мы работаем с видео, картинками и нейросетями. Вот что нужно:
Системные требования:
- ОС: Windows 10 или 11 (официальная поддержка под Windows);
- GPU: Видеокарта NVIDIA (рекомендуется от 6 ГБ видеопамяти);
- Процессор: Не ниже Intel i5 / Ryzen 5;
- RAM: от 16 ГБ;
- Python: версия 3.7–3.9;
- Свободное место: от 50 до 200 ГБ (зависит от длительности видео);
- Дополнительно: Git, ffmpeg, CUDA (если используете GPU).
Как установить:
- Скачайте архив DeepFaceLab с GitHub (есть разные сборки: для CPU, GPU, с prebuilt-библиотеками);
- Распакуйте в удобную директорию;
- Откройте терминал (или .bat-файл, если используете GUI) и проверьте, запускается ли интерфейс;
- Установите Python-зависимости из requirements.txt или используйте conda-окружение.
Важно: большинство ошибок при запуске возникает из-за несовместимости драйверов, Python-библиотек или нехватки видеопамяти. Следите за логами и используйте актуальные версии CUDA и cuDNN.
Этапы создания дипфейка в DeepFaceLab
Создание дипфейка — это не кнопка “сделать красиво”. Это процесс, состоящий из нескольких ключевых этапов. Чтобы добиться по-настоящему качественного результата, важно не пропускать ни один шаг.
- Видео донора (исходное лицо) и видео-цели (куда вставляем лицо)
- Кадры нарезаются с определённым fps (обычно 25–30)
- Рекомендуется использовать видео в хорошем качестве (HD и выше)
2. Детекция лиц (face detection)
- С помощью встроенных скриптов или моделей (MTCNN, S3FD)
- На этом этапе модель ищет лица и сохраняет их как .png
- Маски лиц автоматически формируются и пригодны для обучения
3. Обучение модели
- Выбор модели: SAEHD — самая гибкая и распространённая
- Настройка параметров: batch size, target size, number of iterations
- Время обучения: от 2–3 часов (демо) до 2–3 суток (качественная модель)
4. Мёрджинг и рендер
- Слияние лица с оригинальным видео
- Подстройка цвета, границ, света
- Итоговое видео — рендеринг с финальной маской и улучшениями
Кастомизация моделей и улучшения качества
DeepFaceLab поддерживает гибкую настройку моделей. Например, вы можете:
- Увеличить размер лица (input/output size), чтобы повысить детализацию;
- Включить опцию GAN для генерации реалистичных переходов на границах лица;
- Обучить модель на своём датасете, где персонаж двигается в нужном стиле;
- Настроить DFL-mask и параметры цвета для более естественного тона кожи.
Для узкоспециализированных задач (например, подмена лица в медицинском видео или в кинофрагменте с особым освещением) кастомизация решает 90% проблем с качеством.
DeepFaceLab против конкурентов: сравнение
| Платформа | Open Source | Уровень сложности | Качество видео | Поддержка GPU |
|---|---|---|---|---|
| DeepFaceLab | ✅ | Средне/высокий | 🔥🔥🔥🔥🔥 | ✅ |
| FaceSwap | ✅ | Средний | 🔥🔥🔥 | ✅ |
| DeepFaceLive | ✅ | Низкий | 🔥🔥 | ✅ |
| Zao / Reface | ❌ | Очень низкий | 🔥 | ❌ |
Частые ошибки и как их избежать
- >Некачественные исходники — низкое разрешение, смазанные кадры = плохой дипфейк.
- Недостаточно итераций — не спешите. 10K шагов — это только начало.
- Перегрев GPU — особенно при обучении. Используйте мониторинг.
- Пропущенные шаги препроцессинга — не забывайте выравнивание и маски.
- Отсутствие цветокоррекции — результат выглядит как “вырезанное лицо сверху”.
Заключение и FAQ
DeepFaceLab — это мощный инструмент для тех, кто хочет понять, как работают современные генеративные нейросети. Он не для ленивых, но и не требует суперкомпьютера. И если вы готовы потратить пару дней — вас ждёт реальный, визуально ошеломляющий результат.
FAQ:
- Сколько по времени обучается модель? От нескольких часов до нескольких суток.
- Нужен ли интернет для работы? Только для загрузки файлов. Всё остальное — оффлайн.
- Можно ли использовать на Mac? Неофициально — через эмуляторы или Docker, но с трудом.
- Подходит ли для новичков? Да, если вы не боитесь гуглить ошибки.
Deepfake — это сила. Но сила, как известно, требует ответственности. Используйте с умом. И не забудьте — ты можешь быть следующим, кто создаст свой мини-шедевр нейросетевой магии.
Подпишитесь на наш telegram-канал, там еще больше инструкций, примеров и пользы по Ai для бинеса, работы и дома.