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【神农MVE-DFL汉化】v1.8.0 |
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本次为补丁，请打在1.6.2完整包上！代码目前完全开源！ [attach]22515[/attach][attach]22516[/attach] 2024年3月16日： v1.8.0版本： 1.全面重构summary的显示格式，包括txt也是整齐的 2024年3月13日： v1.7.0版本： 1.全面修改yaml一键训练参数（或许能实现训练过程中的热修改） 2.有心做yaml汉化但是大分类上要抛弃英语，具体的key又必须是英语。总之不能双语共存。 3.毕竟我其他地方全都是双语显示，希望大家学熟练之后能够得心应手的修改yaml，否则只能我或者朋友做个UI了。 2024年2月28日： v1.6.2版本： 1.修改训练bat的路径错误 2024年2月27日： v1.6.1版本： 1.汉化了2个合成器。其中原版的合成器用了猫之汉化的图片 2.SAEHD支持两种合成器 2024年2月26日： v1.6.0版本： 1.修改一些bat内容的错误，并增加一些文字介绍。 2.简化与合并—[ 模型 训练 —— Train Models ]—的功能 比如AMP不再区分SRC-SRC 以免误导新人，本质上只是修改bat里的路径罢了。 3.自动读写配置文件（一键开始训练），合并到常规训练，用询问的方式取代等待2秒。 4.确定了A卡能完整使用ME和SAEHD的训练。 我应该是全网第一个做多合一的版本（3种显卡版本x2种模型架构，附RG） 其中ME分支的A卡训练我也是通过改代码的方式。不然还可以尝试下载一个接口插件。 5.温馨提示：强烈推荐cc-aug的色彩迁移模式，效果非常好！但是这个功能不能用RG优化，只能先切换到DX12（哪怕你是N卡） 2024年2月5日： v1.5.4版本： 1.修复模型应用的bat菜单伸缩bug 2.使用SAEHD合成人脸bat的时候call正确的环境 3.导出dfm的bat也链接到对应的环境，改正模型架构名 2024年2月1日： v1.5.2版本：注意了！本次虽然改动很大，但没有给大版本号（主要是修复，不是新功能） 这次是补丁不是完整包！请覆盖到1.5.0版本！ 1.ME和SAEHD模型训练全面支持A卡（之前比较仓促，今天积极检查和迁移算法） 备注：ME的A卡训练仍需测试，不报错是第一步。 它的眼嘴训练暂时无效。需要有人协助测试！ 2024年1月31日： v1.5.1版本： 1.修复了导出dfm的路径错误（三种模型） 2.修改了ME合成的bat错误 2024年1月30日： v1.5.0版本： 1.环境改动，Landmarks 自动识错应该不报错了 2.终于解决了遗留了很久的问题！就是模型改名的时候报错原因居然是... 我已经做了处理，在提示错误原因的同时，也让脚本继续执行，而不是终止。 3.下一个版本应该会简化预训练的可选参数 4.下个版本想办法明确的提示OOM是显存或虚拟内存不足，并且给出建议提示。跳出好几页的代码 对新手不友好。 2024年1月29日： v1.4.2版本： 1.预训练继续解锁一些参数限制，比如说RW（随机扭曲），禁用一些参数 2.粗心大意发现FP16没有开放完全，漏了个地方已补。 3.下一个版本：基于if self.is_first_run() 看看要搞点什么引导 5.提醒：如果是A卡用户，用了切换环境后，也许只能使用SAEHD训练，不能使用ME，有A卡用户请私聊我交流。 2024年1月28日：还有点问题，暂时不发了，等1.4.2一起解决 v1.4.1版本： 1.想挽救一下“预训练”流程，大家都不用，为何不把这一项删掉？ 2.按照官方默认的预训练转正时，不再强制清除inter和迭代数，而是询问用户。 3.开放了FP16，有没有勇士想试试？记得输入“?”看该参数说明 4.详细解释了 -udtc 每个参数的作用，详情请在训练控制台输入“?” 2024年1月25日： v1.4.0版本： 1.重大更新！N卡支持RG优化！小显存可以跑大一点的模型，或者增加BS上限 fp16仍然禁用，它是牺牲效果换取速度，令人无语。开发组伙伴想研究混合精度 2.ME和DFL 两个框架都支持N卡RG，而A卡不支持，试过了 DFL之前为了大家统一能用，是用DX12版本，所以N卡效率有折扣， 现在已经剥离开了，在训练时通过数字1和2来选择驱动类型！ 这次的整合包结合了12个dfl版本合一。但是安装包的体积无明显增大。 （包括原版、ME，叠加是否RG，再乘以20系30系和A卡三种安装包） （ME_A卡版本可能会在RG的时候出错，请联系我，毕竟A卡用户太少了） 3.内置了Landmarks自动识错、aligned合并工具，位置在bat的 第8类：——[ 其他 测试 —— Extra Function ]—— 下面 2024年1月18日：抱歉！消失的一周每天外出 v1.3.2版本： 1.上次1.3版的SAEHD还不是完全的原生，这次是了 2.对一些bat进行纠错，增加了ME模型的合成和导出 3.修复一个未知错误：模型改名报错（检查了一整天源码没问题，怀疑是pyc缓存的问题）， 最后是通过回滚版本解决的 4.预训练集挪到了workspace因为经常要和aligned文件夹交换 5.xseg模型在workspace也有独立的目录了。不想跟脸模型混在一起 6.已经在研究如何极致压缩训练集了。目前的src保存于恢复数据非常积累，将来可以利用它！ 7.已经顺藤摸瓜RO优化、eye模型、AVATAR模型、多GPU（超过3卡）训练。也是费了些时间收集，源码都拿到了
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发表于 2024-3-17 00:30:57
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