Добрались руки до DFL. Обновленная сборка DeepFaceLive уже была, теперь подошла очередь до самого интересного, а именно до сборки для обучения DFL моделей.
DeepFaceLab - инструмент, позволяющий создавать DFL модели лиц. В процессе тренировки модели составляется модель головы человека в нескольких проекциях, что позволяет сохранять степень сходства во время замены лица при активных поворотах головы и т.п.
Особенности сборки:
- Используется оптимизированная версия DFL. В конечном итоге было получено повышение производительности от 2 до 10 раз на разных этапах работы. - Построена на базе DirectML, поэтому совместима со всеми видеокартами - Nvidia, AMD и Intel. При этом, на видеокартаx Nvidia скорость выше, чем при использовании CUDA. - Возможность тренировки на видеокартах среднего сегмента, имеющих от 8 гигабайт видеопамяти. - Графический интерфейс, позволяющий понятно и поэтапно произвести тренировку модели.
В ближайшее время сделаю детальный обзор, где расскажу от начала и до конца как обучить модель, как подготовить датасет и как использовать ее на практике.
Добрались руки до DFL. Обновленная сборка DeepFaceLive уже была, теперь подошла очередь до самого интересного, а именно до сборки для обучения DFL моделей.
DeepFaceLab - инструмент, позволяющий создавать DFL модели лиц. В процессе тренировки модели составляется модель головы человека в нескольких проекциях, что позволяет сохранять степень сходства во время замены лица при активных поворотах головы и т.п.
Особенности сборки:
- Используется оптимизированная версия DFL. В конечном итоге было получено повышение производительности от 2 до 10 раз на разных этапах работы. - Построена на базе DirectML, поэтому совместима со всеми видеокартами - Nvidia, AMD и Intel. При этом, на видеокартаx Nvidia скорость выше, чем при использовании CUDA. - Возможность тренировки на видеокартах среднего сегмента, имеющих от 8 гигабайт видеопамяти. - Графический интерфейс, позволяющий понятно и поэтапно произвести тренировку модели.
В ближайшее время сделаю детальный обзор, где расскажу от начала и до конца как обучить модель, как подготовить датасет и как использовать ее на практике.
The Security Service of Ukraine said in a tweet that it was able to effectively target Russian convoys near Kyiv because of messages sent to an official Telegram bot account called "STOP Russian War." "We as Ukrainians believe that the truth is on our side, whether it's truth that you're proclaiming about the war and everything else, why would you want to hide it?," he said. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information. Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee. It is unclear who runs the account, although Russia's official Ministry of Foreign Affairs Twitter account promoted the Telegram channel on Saturday and claimed it was operated by "a group of experts & journalists."
from es
