Deepface 通用模型训练教程

[y]Enable random warp of samples(y/n?:help): 直接回车设置为默认 y
_{随机扭曲：利用随机扭曲来泛化模型，它能更好的学习人脸形状、面部特征、面部结构、人脸表情等。但只启用后，可能影响模型对细节的学习。因此只要效果还在快速提升（loss下降，图片变清晰）的情况下建议开启。当训练足够充分后可以关闭这个功能，继续训练几千个迭代，应该能获得更好的细节。}

[0.0]Random hue/saturation/light intensity(0.0 .. 0.3?:help): 输入 0.1 回车
_{随机色调/饱和度/光强度}

[0.0]GAN power(0.0 .. 5.0?:help): 直接回车设置为默认 0.0
_{GAN强度：GAN代表Generative Adversarial Network（生成对抗网络），在DFL 2.0中，使用这个选项可以获得更详细/更清晰面孔。此选项可取值范围为0.0到10.0。并且仅在模型训练最够多之后启用（禁用随机扭曲并启用LRD之后）。默认推荐使用0.1，可以尝试更大的值获取更强的效果。一旦启用，就不再关闭了。启用前记得备份模型，有崩溃风险，可能会出现很诡异的效果。默认值为0.0（禁用）。}

[0.0]Face style power(0.0 .. 100.0?:help): 直接回车设置为默认 0.0
_{脸部风格增强：此设置控制图像的面部部分的样式转移，能提升合成质量（说是这么说，但是大部分情况下会蹦）。启用后对性能有影响，可能需要降低bs或禁止GPU优化器，启用前记得备份，使用的数值不要太大。默认值是0.0(禁用)。}

[0.0]Background style power(0.0 .. 100.0?:help): 输入 1.0 回车
_{背景风格增强：此设置控制背景部分的样式转移，能提升合成质量（说是这么说，但是大部分情况下会蹦）。启用后对性能有影响，可能需要降低bs或禁止GPU优化器，启用前记得备份，使用的数值不要太大。默认值是0.0(禁用)。}

[none]Color transfer for src faceset(none/rct/lct/mkl/idt/sot?:help): 直接回车设置为默认 none
_{颜色转换模式选择：这个选项是用来匹配src和dst的颜色，都是一些算法，有专业基础的可以去研究下，从应用的角度来说，不用研究太多。默认使用None，如果后期发现合成效果不好，尝试换一种，只能试，没有标准答案。}

[n]Enable gradient clipping(y/n?:help): 输入 y 回车
_{启用梯度剪裁：这个功能最初引入是为了防止模型崩溃（后来好像没啥用了，不开也不太蹦）。它对性能的影响很小，如果不想使用它，就自觉把自动备份打开，有备无患。默认值为n（禁用）}

[n]Enable pretraining mode(y/n?:help): 直接回车设置为默认 n
_{启用预训练模式：启用后会自动使用软件自带的数据集进行预训练，训练200k~400k迭代之后，关闭预训练，然后迭代次数变0，开始训练你自己的src和dst素材。这样做的好处是帮你节省一些时间，模型不需要从零开始学习了（模型将“知道”面孔的外观，从而加快初始训练阶段）。仅在刚开始的时候启用，后面就不要再次启用了。你也可以自定义预训练数据集，将自己的人脸素材打包成faceset.pak，然后放到… \ _ internal \ pretrain_CelebA下面。默认值为n（禁用）；想要更加省时间直接使用别人训练好的预训练模型：“预训练”模型和我们常说的“模型复用”有一些差异，专门训练的复用模型，效果会更好，速度要快很多。}