【質問】dfl【その3】

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2020/12/13(日) 21:02:14.37

DeepFaceLab(以下、DFL)の質問&回答スレです

・質問について
日進月歩、モデルやオプションが多様化しているにもかかわらず、局所的な意見が散見されます。
必要に応じて自分の使ってるソフトやモデル、パラメータ等の詳細も書きましょう。

・エラーについて
エラーが出て解決できない場合は、なるべく詳細な情報(環境やどうしてそうなったか)を書きましょう。
特にエラー文は1番のヒントです。ググれば解決することも多いです。自分で解決できない場合はログを全文コピペしましょう。

・ソフトはどれ使えばいい？
利用者が多く情報が多いのはDFL。FSも英語圏では情報が得やすい。他は更新していない。

・必要スペックは？
VRAM容量6GB～が推奨スペック。GPU性能は高い程いい。

・RTXシリーズでも動くの？
FS、DFL共に動く。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 09:08:40.93

おまえのスキルがなさ過ぎなだけだろｗ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 09:18:50.27

>>610
諦めた方がいい

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 12:28:15.49

残念
PC高かったけどゲームやめるし売るわ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 13:02:28.17

誰にも認められないと他者攻撃性に変わるっていうけど典型だな

>>611
知らんと思うけど2年前はそんなんだったんやで

>>613
dflはダウンロードするだけやで
2年前のエントリークラスだと厳しいけど高いpcなら試してみ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 13:22:45.04

普段ゲームしかしません APEX最高！みたいなアホ学生は自分で調べるより先に人に何でも聞こうとするから優しくしたら質問まみれになるし
デメリットしかないから放っといた方が良い
mrのガイド翻訳しても理解できないとこだけ質問してくれ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 14:45:22.20

説明書が英語だから
バージョンが変わって付いた新しい機能を調べるのが
非常にめんどくさい

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 14:46:01.41

調べるも何も前よりよくなってたら試したいから使ってる人の意見を聞きたいって話やん

ほんでミスターに書いてる以上のこと聞いてもおまえわからねえじゃん

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 14:58:03.83

何でこんなアホを擁護する必要があるんだよ携帯とPC使って自作自演か？
日本語で解説してるサイトもあるんだから
自分で調べれば2年前とどこが変わったかすぐ分かるだろｗｗ
Xseg Maskって何？Pre train済みモデルってどう使うの？AMPって何？
ってくだらない質問にお前が全部答えてやれよ上級職人さん

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 15:09:19.55

他人下げでアイデンティティ保つために見てるなら

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 15:10:39.39

おまえが質問スレを見なければいいだけじゃない？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 16:32:18.59

すまんなお前の初心者への優しさは評価するよ
トレーニング中のプレビューサイズの変え方とか
開発者のiperovは変更できないってディスコで言ってたけど
このスレではModel.pyの数値をいじれば変更可能って事とか
開発者よりも参考になるから見てるし
もっと過疎られても困るからやめとくわ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 16:41:52.21

>>621
おまえガイジスレでも煽ってるよな
そんなの（Python初心者でもできるけどめんどさいから）できないだぞ
ipeはそういうやつ
そんなのもできないやつが初心者煽るな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 18:15:16.58

今の時代にGUIが無いのは敷居高いと思うな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 20:10:52.98

GUIベースになったらなったで、このパラメタはどう設定するのでしょうとか、
何でここを選択するとこっちが選択出来ないのとか、
結局訊くレベルは同じだと思うけどｗ

もちろん、AIなんで全部勝手にやってくれてあ～らびっくり、完璧！ってのがいいけどね。
残念ながらそういうレベルになるのはまだまだ先だね。。。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 20:21:57.32

無理矢理句読点つけて他人ぶってるの可愛い

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 20:26:56.87

この表情・角度は十分、ここが足りないって視覚的にすぐわかればだいぶ手間減らせるんだけどな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 23:29:04.41

視覚的にはすぐわかるよ
例えば、鼻の穴見えるような角度のsrcが足りないと
上むいた時、鼻が潰れたみたいな画像ができあがる
俺は、激似dstを見つけた時に、そのdstの上向き画像をsrcに足して対処してる
どうせ、顎下から見てるんでsrcもdstも顔見えないからわりと使い回し効く

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/05(木) 23:30:19.84

大体、足りない角度は顔見えない角度な事が多いから
srcに他人の顔dstを打ち込んでも、ほとんど違和感無い

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/06(金) 09:24:18.21

>>627-628
なるほど、言われてみれば確かにそうだ！
このスレで初めて役に立った know-how だｗ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/06(金) 15:34:20.36

日記…

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/06(金) 18:29:06.14

みんなわかってるからわろとけばいいんだよ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/06(金) 20:55:20.02

警察さんはわかりやすい妨害するよな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/06(金) 21:58:10.32

main.pyを直接叩く人が少ないせいで、情報が少なくて面倒だった

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/07(土) 01:31:07.68

すいませんちょっと教えてください。
build_07_01_2021でxseg_generic やったところ、なかなか優秀だと思いました。
build_07_30_2021だと、更にxseg_genericが良くなったらしいので、こちらでやり直したいと思っているのですが、
コピーするのはworkspaceフォルダ丸ごとで良いのでしょうか？
あと、xsegのpretraining modeもやった後にxseg_genericをした方がよいのでしょうか？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/07(土) 08:45:39.31

Xseg_genericは_intermalフォルダ内にあるmodelを使用しているから
XsegをtrainしてもXseg_genericには反映されない
自分用のXseg_generic作りたいなら
_internal→model_generic_xsegフォルダ内にあるファイルを
workspace→modelに移してtrainするほうが0からtrainするより早い
満足できる状態になったら
_internal→model_generic_xsegフォルダに戻す
ちなみに自分はXseg_genericはいじらずにデフォのままで使用しているけど

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/07(土) 08:51:24.20

新しいアルゴリズムのpretrain済modelはダウンロードできるまで時間かかるだろうから
今は_internal→model_generic_xsegフォルダ内のファイルをコピーしてtrainしている

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/07(土) 13:55:30.50

日記は自演が上達しないなぁ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/07(土) 16:18:29.69

なんか最近はじめたやつ多そうだな
日記と知ったかぶってるやつが肩ぶん回してるの草

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/08(日) 00:38:59.76

警察だんだっけ？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/08(日) 13:11:01.11

634です。
635　636　有難うございます！
いちいちxsegするの面倒くさくて。自分の印象だと、xseg_genericが
fansegレベルに近づいてるのではと感じてます。
まあ試行錯誤の連続ですね。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/08(日) 13:51:25.99

ageたりsageたり忙しいヤツだな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/09(月) 02:49:46.18

警察

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/11(水) 00:10:20.30

DFLive相性みるのにいいかなと使ってみたけどフェラも結構いける

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/14(土) 14:30:48.38

3060からA4000に載せ替えてみたけどアチアチ過ぎて効率落ちたような気がする...

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/14(土) 19:40:14.30

>>644
話が抽象的すぎて分からん。
具体的に何がどう性能落ちたか、そういう話をみんな聞きたいんだよ。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/14(土) 21:17:42.93

train/mergeの際の色調整がマニュアルで出来たらいいのう婆さんや

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/14(土) 21:57:29.48

>>644
冗談だろ、買い換える意味がわからん

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/15(日) 03:02:50.70

>>645
>>647
効率落ちたっていうのは極端過ぎたわすまん。今のところあんまり変わらんっていうの正しいかも

DFLは最新のRTX3000ver、cuda11.4導入済、A4000(70% PL)と3060(non-LHR／70％ PL))での比較になるけど同条件でのsrc顔抽出速度は3060の方が気持ち早いくらい

デフォ設定で抽出/SAEHDで回して反復速度は250〜300ms。res128→192に変えて400〜450msぐらい。loss値の減り具合も大して変わりないような...

ちなみにPL解除すると室温26°環境にて3060は85度付近をウロウロで済むけどA4000は90度まで跳ね上がるのでやむ終えず

PLかけても75〜80度とアチアチだけど学習中ワットチェッカーではmax170Wと3060の210Wほど電気喰わずちょっぴりエコな所と冷却ファンが2500rpmと回る割には静かなのは嬉しい点。3年保証だし

数値上変わらないのはドライバが未成熟なのか現時点では頭打ちな仕様なのか...LHRの影響ではない事を祈っているよ〜

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/15(日) 21:21:56.85

>>643
真正面アングルだけならDFLと変わらないレベルのが
リアルタイムで作れるし便利だけど
横とか下向いたりするだけで顔崩壊するし
フェラ動画もxseg maskが機能しないからチンコがsrcの顔にかき消されるんだけど
それ用に変えなきゃいけない設定とかコードとかある？
Face mergerのmask typeとかを変更したりしてもフェラは崩壊してダメだわ
もちろんDFLでは普通に作れるしFace Swapperにtrain済みのdfmファイルを使用してる

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/15(日) 21:28:05.72

>> 649
dstで口から下を取り除いた顔の輪郭を【含む】線で囲む
同じコマ上のちんこ部分や顔にかかった手の先や紐状の髪の毛等は【含まない】線で囲んで学習
その後、再度Xsegで開いて連続コマを動画風に流しながら白黒でマスクを確認して
マスクがきれいにかかってない部分を選んで、また学習
これを繰り返す

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/15(日) 21:44:36.39

以上、日記成長しないの巻

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/15(日) 22:09:30.08

>>649
相性見るのにちょっと使っただけだから、これくらいの角度あんまり変わらないタイプ
https://i.imgur.com/ft6YYfP.jpg

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/15(日) 22:12:03.12

DF live使ってる人少なそうだから困るな
mrのスレッドで配布してたフェラ用にmaskされたtrain済みマスクを
全dst画像に適応させてtrainしてるから
DFLのmask edit見てもチンコも綺麗にマスクされた状態なんだけど
新規フェラ動画をDFliveのFile sourceに使いたくても
dstのチンコを事前にマスクしなきゃいけないから
リアルタイムフェラ動画はキツイか
無編集の数時間ある動画ぶち込んでもすぐDFできるのはめっちゃ便利なんだけどな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/15(日) 22:19:46.22

>>652
居ないかと思ったら643本人いたわありがと
設定変えれば色んなアングル対応できるのかと思ったけど
live向けだしやっぱり正面アングルに限るか
でも今までノーマークだったdstが
こんなに相性良かったんだって発見しやすいし
相性確認用として使うことにするわ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/18(水) 01:01:52.19

手動でも顔抽出が難しいところって、皆さんは諦めてというか、わりきってカットしてますか？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/18(水) 15:48:47.90

>>655
srcに関しては使わない　dstの場合は頑張って無理ならスルー　mask editorキッチりゃってもlandmarkがめちゃくちゃだと厳しい
ブレはともかく髪でmask内(目とか)が隠れたりだと、他のframeがmerge出来る段階までtrainしても崩れたままが殆ど
srcで奇跡的にドンピシャなのがあるとイケる事もある

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/18(水) 15:52:15.62

でもやっぱextractが楽な素材ほど完成品も似やすい(≒シコい)のは確か

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/19(木) 00:11:20.95

うおー
https://deepsukebe.io/?ref=bFB5N

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/19(木) 00:12:08.26

某記事のやつってこれ？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/19(木) 12:29:36.96

人物A汎用modelの作成で、汎用Pretrain modelから、1.人物Aをfacesetに入れて追加Pretrain、2.人物AのAlignedで追加Pretrain、3.人物AのSRCxSRCで通常train
この3通りでは1と2には優位な差は見られないが、SRC育成が進んでる3が高品質になりやすいであってる？
Pretrain Facesetに人物Aのalignを入れる人がいたけどそれの優位性が思いつかないんだがなんかある？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/19(木) 14:40:52.23

外国人だけで100万pretrainさせたmodelと
自分が通常trainでよく使うsrcとdstだけ選別してcelebAに1万枚入れて
20万pretrainしたモデル使って同じ素材で通常trainして比較したけど
外国人model使った方が横顔とかきつめの角度にも対応できてsrcに寄せやすかったから
pretrainよりも通常trainに時間かけた方が良いな
とにかくsrcの画質にこだわってDFDNetとか使ってsrcの画質爆上げさせて
random warpオンで損失0.1くらいまで通常trainすれば小さいホクロとか
歯とかもクッキリ学習してくれて一番高品質にできるかな
海外のセレブとかは至近距離の一眼撮影未加工データとか大量にあるし
それを更に全部reminiさせたりAi Enhanceしてるから高画質すぎて羨ましい

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/19(木) 20:45:46.96

素材のデータ重いと遅くなるやん？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/19(木) 21:49:52.69

1024px以上のaligned使うとvram12GBと6コアcpuでも
マージの時にフリーズするから解像度が巨大化するのはNGだな
でもDFDNetだと512pxとかで解像度維持したままファイルサイズ3分の1にできる上に
眉毛とかホクロがボケてよく分からない720Pくらいの映像でも
Aiでremini並みに復元してクッキリさせられて
無料で自分のPC上で数千枚の画像丸ごと高画質にできるからsrc増やす度に使ってる
ただ英語の解説しかないしpythonの知識が無かったから
色々と導入して高画質化できるようになるまで理解するのがきつかった

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/19(木) 22:12:17.71

そうですね

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/20(金) 12:54:17.40

いい日記ですね

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/20(金) 14:39:05.89

わりとまじでブログやった方がいい
匿名が何言ってても成果がわからないから

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/20(金) 15:14:04.85

自分でやって確かめればええ話や

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/20(金) 16:03:12.83

ヒント1質問スレ
ヒント2大前提のモデルの種類も書かない日記

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/20(金) 18:52:09.31

前からある技術だけどjappは早速日記を参考にして
昨日の夜からAi EnhancerのGPEN導入してるから
自分で頭使って試せる奴は1から10まで説明しなくて良いし役に立ってくれるな
DF上でのGPENの仕上がりの違いも知りたかったから助かるわー

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/20(金) 18:55:29.36

ｷﾓ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/22(日) 01:49:03.43

>>663
dfd試してみた
step1の顔抽出がかなり遅いんだけどこんなもん？
元画像が512pxとかになるとこれで何千枚とかやるのは気が遠くなるぐらい遅い
出力された画像は確かに凄い鮮明になってたけど

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/22(日) 01:55:39.19

dfdはステップ3でメモリーエラー出て20時間ぐらい動かしてたのに最初からやり直しだわw
数枚だとエラー出ないんだけどなぁ
10000枚やるとあかんわ。
gfsganはきれいになるしエラーは出ないけど、CG感が凄い
gpenはwindowsで動かない

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/22(日) 02:37:36.85

>>671
step1はcudaとかcudnnとか入れてpythonで色々と設定しないと
CPUしか使わないしアホみたいに時間かかるから使わなくて良いよ

Colabで動作させてるなら分からんけどローカルで動作できるなら
githubのチュートリアル通りにTestWholeフォルダにaligned画像入れるんじゃなくて
DFDNet-whole\Results\TestWholeResults\Step1_CropImgに
aligned画像全部入れて同じようにtest_FaceDict.pyを実行したら
無駄なクロップとかの工程すっ飛ばして色々とエラーが表示されて動作停止した後に
Step3_RestoreCropFaceフォルダに高解像データが保存されてるからそれを移動させれば学習で使える
これなら512pxの画像1枚につき1秒くらいで高解像度化してくれるはず

Colabの場合はそのままDFLで使えるのかも知れないけど
このやり方だとDFLImage扱いされないから
4.2) data_src util faceset metadata save.batを使って
元のalignedデータのメタデータを全部保存してから
超解像したalignedを元画像データと全て同じ名前のままalignedフォルダに移動させて
4.2) data_src util faceset metadata restore.batを使ってメタデータを移植させれば
DFLImageとして使えるようになる

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/22(日) 02:47:07.79

jappがGPENをColab上で動かせるようにしたみたいだけど
DFLで切り出したaligned使うと最後まで動作はするけど
結果のzipフォルダが空の状態で保存されてて超解像できてないんだよな
サンプル映像見るとDFDよりも解像度は上っぽいけど
若干顔が別人になってる様に見えるからDFDの方が良いかね

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/22(日) 05:58:45.46

そうですね

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/22(日) 12:23:05.50

>>673
返信どうも
ただこの方法だとノイズが入ったり不自然になる画像があった

色々弄ってみて解決
遅いのはdlib関連だったみたい
test_FaceDict.pyの26行目
dets = detector(img, 1)の1を0に変えたらstep1の処理が5倍くらい速くなった(それでもまだ遅いけど...)

あとはdlibのコンパイル時にCmakeやらVSのオプション弄っても高速になるらしいけどそちらは未確認

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/22(日) 14:38:56.92

>>674
普通にできたよ
alinedフォルダをフォルダごと圧縮した？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/22(日) 16:12:08.11

>>677
動作確認で数枚の画像だけ圧縮してたけど
フォルダごと圧縮したら問題無くいけたわサンクス
dfd使ってもノイズでよく分からない唇のシワとか
まつ毛まで見えるようになるし処理早いし数日で革命起きて草

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/24(火) 16:11:01.63

ずっと古いdfl使ってた初心者なんですけど、最近のバージョンってtrain遅くなったけど精度は上がってたりします？
めちゃくちゃ数こなすの遅くなってて

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/24(火) 16:21:20.08

train速くなって精度は変わってないと思う

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/24(火) 16:50:29.41

え、速くなってるんですか

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/24(火) 21:09:29.07

Colabの方で超解像化してそのままぶち込んでもDFLファイル見つからんて言われるね。再extractかければいいだけだが

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/24(火) 22:56:56.84

4.2) data_src util faceset metadata save.bat
4.2) data_src util faceset metadata restore.bat

もっとこのファイルは評価されるべき
元画像まとめてsaveしてgpen画像と交換してrestoreするだけよ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/25(水) 22:34:17.34

gpenやっと導入できた
すごいなこれ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/30(月) 09:19:19.72

RTX2080Ti用って1080Tiでも動くんだな
バッチを倍にしても起動するし学習早くなった

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/30(月) 09:55:35.43

gpenて何に使ってるの？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/30(月) 11:13:35.30

>>685
up to 2080tiやぞそれ以前のは使える

>>686
src強化
元動画の画質が多少粗くても使えるようになる
ただたまに化け物生成されるから出力されたのは全数目視検査した方がいい

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/30(月) 11:49:08.43

なるほどありがとう

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/08/31(火) 01:27:12.16

既出かもしれんが、headshotってソフト知ってる？使いようによってはsrc不足を補えるかも。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/02(木) 07:50:34.98

>>686
ぼやけた画像を高画質化、高精細化する。
かなりいいぞ。
頑張って導入してみ。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/02(木) 08:25:46.35

google colaboのGPEN使うとすぐGPU使用量の上限に当たって使えなくならない？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/02(木) 10:46:48.15

自分のローカルPC(2070s)環境上でGPENを動かす事はできるのでしょうか？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/03(金) 23:51:20.50

できるけど
Winじゃ動作しなかったからdebianインストールして動かしたよ

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/04(土) 07:43:11.29

あら～面倒くさいんですね、じゃすなおにColabでやります。
サンクスです。

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/04(土) 08:27:54.28

>>694
試したのはWinのAnaconda環境ね
wsl2はGPU対応ビルドがWin11のみになっちゃったので未確認です

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/07(火) 00:26:08.09

自分の顔が杉浦ぼっ樹にジャストフィットすると解り
葵つかさや紗倉まなとの共演を果たしてしまう>>1

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/07(火) 21:08:45.44

普通にmergeして作成したフルHD解像度のpngやjpgをColabのGPENで高精細化しようとしたらダメだった
代わりにpngから更にheadモード1024で顔抽出したやつなら変換できたので、mergeのソースを弄ってpngの顔抽出元に上書きできるようにした
画面いっぱいの大きな顔でもなかなかな解像感でてる
まだ動画の連続したコマで処理、再動画化は試してないので最終的にチラつき等出ないかはわからない

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/07(火) 21:26:41.97

明日の日記もお楽しみに

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/07(火) 21:39:13.44

>>697
まさにmerge画像を更に超解像できたらクオリティもっと上げられると思ってたからありがたい
mergeのソースはどこいじればgpen画像と交換できるん？

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/08(水) 15:54:50.45

趣味系の板でこういう高齢者増えたな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/08(水) 17:33:31.93

Xsegの仕組みを応用して自動顔抽出したがいけてないランドマークを補正する機能は作れないのかな？
pretrainのfacesetに設定されているだろう正確なランドマークを学習させて

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/09(木) 20:41:31.17

>>699
ソースの変更箇所を画像にしてみましたので参考になれば
修正箇所はおおまかに以下の４箇所です

1段目・・・FrameInfo.py __init__()
2段目・・・Merger.py main()
3段目・・・MergeMasked.py MergeMasked()
4段目・・・MergeMasked.py MergeMaskedFace()

https://i.imgur.com/C4KSm8G.jpg

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/09(木) 21:06:44.87

>>702
優しすぎて泣ける
変更点と解説まで分かりやすく作っていただいてありがとうございます！
息子も大喜びです

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/09(木) 21:33:24.63

>>701
3060で顔抽出2重起動しても3it/sくらいだからもっと早くしたいけど
Xseg応用してどのくらいの速度で抽出できてる？
DFLと連携してるMachine Video Editor使えば
ランドマークの自動配置に加えて手動で1点ずつ動かせるから
その抽出方法でも活かせたら強いな

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/09(木) 22:09:31.80

>>703
ソース改造後の使い方などを書いてみましたのでご一読下さい
ソース改造後は通常のマージ機能が使えなくなるので作業フォルダを分ける必要があります

https://i.imgur.com/xSvYBRG.jpg

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/09(木) 22:33:14.19

>>705
もはや課金したいレベル
見ないと詰まりそうなポイント多いのでめちゃくちゃ助かります！

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/09(木) 22:44:13.62

>>706
自分はまだ連続コマでの再動画化は試せてないので、GPEN側の精度によってはチラつきで視聴に耐えられないかもしれません
その場合は静止画スライドショーで楽しんで下さいw

あと、1回目の通常マージではsuper resolutionはかけない方が良いですね
GPENで再度高精細化すると前歯に縦線が入ったり副作用が出やすいですね

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/09(木) 23:13:57.50

数コマでも更に高品質なシーンが作れるだけで十分なのでノーダメージですｗ
全部踏まえて修行してみます

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/09(木) 23:42:22.97

>>704
Xseg応用しての顔抽出っては自分にとってはまだ夢物語でこれからソースコード勉強してみようかっていう段階です
できれば公式さんにそういうの作って欲しい

Machine Video Editorっていうのがあるんですね、調べてみます

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/10(金) 01:22:36.37

>>709
なるほどね
他の顔識別AIを応用すれば動画のまま1フレーム毎に顔認識させて
10倍くらい早くできるみたいだから公式で作ってほしいけど
開発者の対応見てると作る気無さそう

MVEはmrとyoutubeにガイドがあるから参考にしてみて

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2021/09/10(金) 05:12:45.13

>697
debianのローカル環境でやってみたらmerge画像は直接変換できたよ

確かに綺麗にはなるんだけど、動画にすると若干チラつき感はありますね