先决条件
机器学习本质上涉及大量的试验和错误,让一个程序尝试数百万种不同的设置,经过不断的试错,最终形成一个算法,该算法可以完成你想要它做的事情。这个过程真的很慢,除非你有可以加速试错训练所需的硬件【GPU显卡】。
训练过程所执行的计算类型非常适合GPU图形卡,而不是常规的CPU处理器。需要在支持桌面或服务器的 GPU 上运行训练过程。在 CPU 上运行它,意味着训练模型可能需要数周时间,而在 GPU 上则需要几个小时。
硬件要求
DR:您至少需要以下一项:
强大的CPU中央处理器
- 笔记本电脑CPU通常可以运行软件,但速度非常慢,无法以合理的速度进行训练。
强大的GPU显卡
- 目前,几乎完美支持任何型号的Nvidia[英伟达]GPU显卡,AMD显卡则仅支持部分型号。
- 如果使用 Nvidia GPU,那么它至少需要支持 CUDA 计算能力 3.5。(版本 1.0 将适用于计算功能 3.0) 要查看您的 GPU 支持哪个版本,请参阅此列表: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 最有可能支持高于 7xx 系列的台式机卡。
支持的操作系统
- Windows 10| 完美兼容
- Windows 7 和 8 可能有效
- 所有操作系统必须是 64 位(不然无法运行Tensorflow)
重要事项
在当前的迭代中,该项目严重依赖命令行的使用,尽管可以使用 GUI。 如果您不熟悉命令行工具,则可能在设置环境时遇到困难,因此可能不应尝试本指南中描述的任何步骤。本指南假定您具有命令行的中级知识。
开发人员也不对您可能对自己的计算机造成的任何损坏负责。
安装
Windows现在都有一个exe安装程序,可以为您安装所有内容,并创建一个桌面快捷方式以直接启动到GUI中。您可以从 https://github.com/deepfakes/faceswap/releases 下载安装程序。
如果您在使用安装程序时遇到问题,请继续阅读,了解在Windows上安装faceswap的更多手动方法。
手动安装
对于新用户来说,设置面部交换似乎有点吓人,但它并不复杂,尽管有点耗时。建议尽可能使用Linux,因为Windows将占用大约20%的GPU内存,使faceswap运行速度稍慢,但是使用Windows是完全可以的,并且100%支持。
先决条件
Python
从以下位置下载并安装最新的Python 3 Anaconda: https://www.anaconda.com/download/
Git
下载并安装 Git for Windows: https://git-scm.com/download/win。除非您知道自己在做什么,否则可以将所有选项保留为默认值。
设置
重新启动您的 PC,以便您刚刚安装的所有内容都得到注册。
Python
设置虚拟环境
- 打开Python导航器
- 选择左侧的“环境”
- 选择底部的“创建”
- 在弹出窗口中:
- 给它起个名字:换脸
- 重要提示:选择 python 版本 3.8
- 点击“创建”(注意:这可能需要一段时间,因为它需要下载Python)