Neurogen

Neurogen

DeepFaceLab Universal Optimized 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.…

DeepFaceLab CUDA Optimized

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 в несколько на разных этапах работы.
Из особенностей, если сравнивать с версией для DFL, то выделение лиц идет медленнее, но тренировка быстрее.
- Построена на базе CUDA, использовалась Cuda 11.8 и CuDNN 8.9.7, что позволило поднять производительность на RTX видеокартах (особенно на RTX 40xx)
- Возможность тренировки на видеокартах среднего сегмента, имеющих от 8 гигабайт видеопамяти.
- Графический интерфейс, позволяющий понятно и поэтапно произвести тренировку модели.

DeepFaceLab CUDA Optimized доступен на Boosty.

Сейчас в работе находится еще несколько альтернативных билдов DeepFaceLab (например, где за основу взят уже pytorch, а не tensorflow), поддерживающих дополнительные возможности (обучение дополнительных моделей, различные модификации), их релиз будет позже в рамках обновлений.

#deepfake #portable #dfl #dfm

boosty.to

DeepFaceLab Optimized | All GPU | Portable Version - Neurogen

Прирост скорости от x2 до x10 на различных этапах работы.  Speed gains from x2 to x10 at various stages of operation.

www.group-telegram.com/in/neurogen_news.com/1001

8.8K viewsNov 14 at 04:58

DeepFaceLab CUDA Optimized

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 в несколько на разных этапах работы.
Из особенностей, если сравнивать с версией для DFL, то выделение лиц идет медленнее, но тренировка быстрее.
- Построена на базе CUDA, использовалась Cuda 11.8 и CuDNN 8.9.7, что позволило поднять производительность на RTX видеокартах (особенно на RTX 40xx)
- Возможность тренировки на видеокартах среднего сегмента, имеющих от 8 гигабайт видеопамяти.
- Графический интерфейс, позволяющий понятно и поэтапно произвести тренировку модели.

DeepFaceLab CUDA Optimized доступен на Boosty.

Сейчас в работе находится еще несколько альтернативных билдов DeepFaceLab (например, где за основу взят уже pytorch, а не tensorflow), поддерживающих дополнительные возможности (обучение дополнительных моделей, различные модификации), их релиз будет позже в рамках обновлений.

#deepfake #portable #dfl #dfm

BY Neurogen