详见：https://deepfakes.com.cn/
deepfacelab使用说明（一）
By admin Deepfakes 169 Comments
deepfacelab虽然看起来比较难（都是批处理），也没有GUI图形界面，但跑过一次后，会发现非常好入手，强烈推荐！！！Lab功能很强大，还可以手动截取脸部，同时对硬件要求也低一些（作者表示2G显存就可以跑），对于想进一步深入研究换脸的同学，推荐使用deepfacelab。
（Github地址：https://github.com/iperov/DeepFaceLab 目前作者正在筹集一张2080显卡测试，支持支付宝，可打开Github查看支付宝二维码）
原版批处理都是英文的，考虑到易用性，我将一些命令翻译成中文（有错误欢迎指正，有英文基本的建议用英文版），并加入防止误删除的确认命令（输入y确认）。
deepfacelab我们用集成环境版本（2018.12.02版本），依赖库和其他换脸软件一样，都是需要先安装vs2015, CUDA, CUDNN的，这里不在重复，可以参考前面的文章（win7参考，Win10参考）
作者在Youtube有个简单视频教学（感谢J同学提供youtube地址），也可以点击B站观看（感谢作者，已获得作者转载许可 https://rutracker.org/forum/viewtopic.php?t=5558863&start=420）
单独中文防误删批处理的下载地址（只是单独批处理，未含程序主体）：
链接: https://pan.baidu.com/s/1WYLpDIOH-Jy-7FZCNLOwmA 提取码: iugr
注意：中文批处理是对应deepfacelab 2018.12.02版本，用在其他版本会出现参数出错！
下载后放到deepfacelab根目录下就可以（deepfacelab 2018.12.02版本主体：下载地址）
下面开始是我做简单的使用说明
workspace目录下的文件，先了解下
1. 我们看到下面目录，可以看到都是批处理，这里我已经翻译成中文啦，非常好理解。我们双击它1)批处理，输入y之后，就会清理了，不需要清理就不用执行了。
2. 第二步，我们提取data_src视频，这里我们按照原视频帧数进行分解（如果要指定帧数，可以右击编辑）
分解完之后，我们打开workspace/data_src目录，可以看到分解出的图片
3. 同样的，我们将data_dst视频分解出图片，执行批处理
4. 分解出图片知道后，我们要图片中的人脸提取出来，先从data_src开始，我们用DLIB库提取人脸，双击 4) 单显卡DLIB库提取data_src人脸
提取好data_src的人脸之后，我们看到下面的批处理是排序，有兴趣的同学可以自己逐个执行看效果，这里我们跳过。
5.同样的，我们需要提取data_dst的人脸，这里我们也用DLIB来提取人脸，执行批处理开始（虽然命令是多显卡，但是单显卡没问题的）
提取的人脸，有些不是人脸，我们直接去掉，通过这几步，我们的素材都准备好了，下一篇我们开始来训练转换了。
deepfacelab使用说明（二）
By admin Deepfakes 134 Comments
上一篇我们的素材都准备好了，这一篇我们来开始训练并转换，接着来到第6步
6. 我们使用H128模式来训练，双击6) GPU单显卡训练H128模型.bat （2G显存用H64）
右边可以看到预览的人脸
训练会一直持续下去，loss也会一直降，降到一定程度就很难降了，这里我训练了大概2个小时，我们先来看看效果吧；如果不满意，重新执行这一步就可以，会接着上一次保存的模型继续训练。
点击右边的脸部窗口，按Enter保存停止训练
7. 我们第6步是用H128模型训练得，所以这里我们用H128转换
双击处理批后，我们按照下图填入默认的参数
可以看到转换进度
转换好之后，打开data_dst下的merged目录，可以看到换好人脸的图片了
8. 最有一步就是讲这些图片转成视频，双击 8) 转换成mp4格式视频.bat
合成好之后，打开workspace目录，可以看到result.mp4（如果打开了没画面，用porplayer播放器就可以, potplayer下载地址），这个就是成品了
到此就结束了，这里只是简单的介绍怎么使用，deepfacelab还有很多的功能，可以试试其他训练器，看看效果。
deepfacelab使用说明（三）-参数设置说明
By admin Deepfakes 98 Comments
前面两篇我们已经初步了解了deepfacelab如何使用，下面我们进一步来看看作者对参数的说明。
同样的，有英文基础的直接参考github（传送门），打开页面拉到底下可以看到。
这里，我将一些参数简单翻译了下，有错误欢迎指正。
作者很详细地解释了这些参数，并直观地显示出来。DeepFaceLab很强大，作者更新很频繁，还有很多功能需要深入了解，后面有时间我再研究研究。