DeepFaceLab - Оптимизированная версия

English version / Английская версия

Установка

Способ 1

Запустите установку модуля python -m pip install numba==0.53.1 через _internal\python_console.bat
Скопируйте с заменой файлы из этого репозитория внутрь _internal\DeepFaceLab
Вы восхитительны! 🎉

Способ 2

Скачайте готовую версию через торрент (на основе DeepFaceLab_NVIDIA_up_to_RTX2080Ti_build_11_20_2021.exe)

Новые функции ✨

Теперь на этапе 7 (слияние) доступно сохранение в формате jpg с настройкой качества 100
Добавлен выбор видеокодека для склейки изображений в видео на этапе 8

Изменения в производительности 🚀

Извлечение (этап 4 и 5)

Примерное ускорение: 1.52х

Измерено на:

2000 картинок (HD 1280x720, 1к с лицами, 1к без лиц)
detector s3fd
image-size 320
jpeg-quality 100
output-debug

Сортировка (этап 4.2 и 5.2)

Примерное ускорение:

Blur: 9.72x (меньше для небольшого числа картинок)
Motion blur: 1.90x
Face yaw direction: 8.09x
Face pitch direction: 8.09x
Face rect size in source image: 9.15x
Histogram similarity: 1.32x (меньше для небольшого числа картинок)
Histogram dissimilarity: 3.00x (больше для небольшого числа картинок)
Brightness: 2.29x
Hue: 2.29x
Amount of black pixels: 2.47x
Original filename: 9.58x
One face in image: 1.00x
Absolute pixel difference: 1.00x
Best faces: 9.88x
Best faces faster: 4.01x

Измерено на:

10000 картинок 320x320

###Тренировка (этап 6) Маленькое снижение времени итерации. У меня это -10ms (~4%) на модели DF 160.

Слияние (этап 7)

Примерное ускорение:

Подготовка: 8.22x
Слияние: 1.13x

Измерено на:

2000 картинок (HD 1280x720, 1к с лицами, 1к пропуск без лиц)
Сохранение результатов в формате jpg (в моей версии)
Число потоков = число виртуальных потоков + 1

Склейка (этап 8)

Зависит от кодека: h264, h265 и его версии, ускоренные с помощью видеокарты