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.
Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. The picture was mixed overseas. Hong Kong’s Hang Seng Index fell 1.6%, under pressure from U.S. regulatory scrutiny on New York-listed Chinese companies. Stocks were more buoyant in Europe, where Frankfurt’s DAX surged 1.4%. Founder Pavel Durov says tech is meant to set you free This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children.
from it
