Фейс стайл что это
style
Смотреть что такое «style» в других словарях:
stylé — stylé … Dictionnaire des rimes
STYLE — Sous l’égide de la linguistique, le style devient aujourd’hui l’objet d’une science: la stylistique veut être la science des registres de la langue, et elle s’efforce de définir le style comme concept opératoire. Mais le mot style a, dans l’usage … Encyclopédie Universelle
Style — may refer to:* Genre, a loose set of criteria for a category or composition * Design, the process of creating something * Format, various terms that refer to the style of different things * Human physical appearance * Fashion, a prevailing mode… … Wikipedia
style — [staɪl] noun [countable] 1. a way of doing something, designing something, or producing something, especially one that is typical of a particular time, place, or group of people: style of • the Japanese style of stock investment • 1980s style… … Financial and business terms
Style — Style, n. [OE. stile, F. style, Of. also stile, L. stilus a style or writing instrument, manner or writing, mode of expression; probably for stiglus, meaning, a pricking instrument, and akin to E. stick. See
style — Style, et maniere d escrire, Stylus, Vena. Style legier et doux, Oratio tenuis. Style de haut appareil, Magniloquentia. Qui n a pas style vulgaire, Cui non est publica vena. Le style, La practique, Iurisdictionis forma et vsus fori, Bud. Chose… … Thresor de la langue françoyse
stylé — stylé, ée 1. (sti lé, lée) adj. Terme d histoire naturelle. Qui est muni d un style, d un long style. stylé, ée 2. (sti lé, lée) part. passé de styler. • Tant ces nouveaux réformateurs avaient de peine à se contenter, et tant ils étaient peu… … Dictionnaire de la Langue Française d’Émile Littré
Style — 〈[ staıl] m. 6; engl. Bez. für〉 Stil * * * Style [sta̮il ], der; s, s [engl. style, über das Afrz. zu lat. stilus, ↑ Stil] (Jargon): Stil. * * * Style [»Stil«] Formatvorlage … Universal-Lexikon
style — [n1] fashion, manner appearance, approach, bearing, behavior, carriage, characteristic, cup of tea*, custom, cut*, description, design, druthers*, flash*, form, genre, groove*, habit, hand, idiosyncrasy, kind, method, mode, number, pattern,… … New thesaurus
-style — [ staıl ] suffix used with some adjectives and nouns to make adjectives describing someone s qualities or the way something is done or designed: a gangland style shooting an old style (=traditional) politician … Usage of the words and phrases in modern English
Фейс стайл что это
Здесь можно найти все: от новостей до научных статей. Можно задавать любые вопросы (в комментариях) и делиться новостями, информацией, своими успехами в данной области.
Целью сообщества не является создать учебник по математике или анализу данных.
Хоть премодерации в сообществе и нет, правила обязательны к исполнению.
Здесь вы можете свободно создавать посты по теме Искусственного интеллекта. Добро пожаловать 🙂
— Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
— Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
— Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
— Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
— Век жить, век учиться.
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на «олбанском языке» / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, «Земля плоская» или «Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых».
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
Как создать дипфейк видео
Подробная инструкция по созданию дипфейк видео с использованием DeepFaceLab 2 без мощного железа.
Если вы думали, что для создания качественного дипфейка вам нужен супер-компьютер или как минимум мощная видеокарта, то я вас обрадую. В этой будет гайд о том, как создать дипфейк, даже если у вас компьютер из начала 2000-ых.
Раньше, чтобы добиться подобного качества, нужно было быть фотошопером от бога. Сначала разбить видео на кадры, на каждом кадре заменить лицо, слепить полученные кадры снова в видео, вот и дипфейк готов. Теперь у нас есть нейронные сети, которые позволяют все это сделать за нас.
Вроде все хорошо, но есть загвоздки:
Помимо майнинга, видеокарты отлично справляются с созданием дипфейков. Что делать, если у вас вместо нормальной видеокарты Intel HD Graphics. Не покупать же новую в эпоху майнинга 😄
Google Colab
К счастью, Google предоставляет бесплатный облачный сервис Google Colaboratory, который позволяет вам запускать код на Python из браузера, используя графический процессор.
Так как сервис бесплатный, существует ряд ограничений:
Время сессии 12 часов. Когда вы подключаетесь к Colab, специальный алгоритм решает давать вам ресурсы GPU или нет. Если вам выделяют ресурсы, то они доступны вам 12 часов. Далее вы снова встаете в очередь.У меня были случаи, когда мне давали несколько раз подряд ресурсы, а бывало так, что не давали несколько дней подряд.
Частично эту проблему решает создание нескольких аккаунтов. Но и это не всегда помогает, я создал пять аккаунтов и все равно мог не получить сервер.
Забегая вперед скажу, что существует Pro версия сервиса, за 10$ в месяц вы получаете: приоритет выделения ресурсов, 24 часа сервисного времени, более редкие проверки (за месяц ни одной не было), 140 Gb памяти. О ней я расскажу позже.
DeepFaceLab (DFL)
Для создания дипфейка мы будем использовать DeepFaceLab [DFL 2.0]. Сейчас абстрактно расскажу, как он работает.
Структура проекта
После извлечения лиц из кадров создается папка:
Как и в случае с data_src, после извлечения лиц создается папка
Я уже упоминал, что нам нужны видео, из которых мы будем извлекать лица:
Оптимальная длина ролика 5-10 минут. Чем длиннее будут ваши видео, тем сложнее и дольше будет создание дипфейка.
Также в процессе у вас может закончиться память на гугл-диске.
Создаем deepfake
Факторы, повышающие успешность фейка:
Факторы снижающие успешность фейка:
Например, весь набор data_dst лиц, это повернутая в одну сторону голова. Генерализация лиц в таком случае может быть плохой. Решение проблемы: извлечь дополнительные лица того же актёра, натренировать их достаточно хорошо, затем оставить в dst только целевые лица.
Создание проекта
Я буду использовать фрагмент из фильма Marvel. Где железный человек забирает у человека-паука костюм. Итак, у вас есть два видео, или видео и набор изображений.
Для data_src я специально записал двухминутное видео на фронталку айфона с разных ракурсов. А также разбавил эти кадры фотографиями. Получилось 1500 лиц из видео с разными ракурсами и еще 300 фотографий.
Если будете делать также, избегайте моих ошибок:
Теперь загрузите этот архив на гугл диск.
Вот тут можно скачать мой проект для этого дипфейка. Я уже выделил лица Тони Старка. Вам осталось только добавить свои лица и запустить обучение.
Установка DFL
На примере у нас Nvidia T4
Подходящие GPU: Nvidea T4
Эти GPU обеспечивают скорость тренировки 0.6-0.7 секунд за итерацию обучения модели. Остальные дают 1.3-1.4 секунд за итерацию. В идеале нужно выполнить 300000+ итераций обучения модели
Переходим к пункту “Install or update DeepFaceLab”. И жмем на кнопку “Скрыта одна ячейка”, после жмем на треугольник запуска.
Начинается процесс установки
В процессе установки могут возникать ошибки подобного вида:
Не обращайте на них внимания, они не повлияют на работу.
Загрузка проекта
Через минут 5, после установки, переходим к “Manage workspace”. Нажимаем на плашку “скрыто 5 ячеек”.
Colab работает как докер, как только вы закрываете проект или браузер, все данные стираются. Поэтому держите браузер открытым, во время работы. Но даже несмотря на это могут происходить сбои, а процесс обучения довольно длинный, поэтому предусмотрено создание бэкапов на гугл диск каждый час.
Нам нужно загрузить workspace.zip с гугл диска. После запуска вам необходимо перейти по ссылке из консоли и разрешить доступ к диску.
Переходим по ссылке 
Получаем код доступа, который копируем в Colab
Если все прошло успешно, то вы должны увидеть папку вашего проекта. Для этого есть кнопка слева под логотипом Colab.
Об остальных пунктах в разделе:
Выделяем лица
Разворачиваем пункт “Extract, sorting and faceset tools”.
“Denoise frames” отвечает за понижение шумов на кадрах видео. Запускайте его по желанию.
Очищаем набор лиц
Далее очищаем набор лиц от ложных срабатываний и/или неправильно выровненных лиц.
Скачиваем папки aligned c помощью пункта “Export to Drive” в “Manage workspace”. Этот пункт загрузит папки в виде архива в гугл диск, скачайте их оттуда и распакуйте. После чего проверьте, какие лица попали в выборку, удалите плохие.
Плохие лица для data_src/aligned :
Плохие лица для data_dst/aligned :
Плохие лица для data_dst и data_src отличаются, к data_src предъявляется более строгие требования, тогда как перестаравшись в удалении data_dst вы получите кадры без наложения лица.
Вот пример data_src/aligned перед очисткой с цветовой кодировкой лиц в соответствии с тем, что вы должны с ними делать.
После очистки заархивируйте папки и загрузите на гугл-диск. После чего загрузите обратно в проект очищенные лица.
“Faceset Enhancer”
Пункт “Faceset Enhancer” позволит улучшить детализацию ваших наборов лиц. Используйте по желанию.
Я использую этот пункт только для data_src
XSeg mask
Если в вашем видео заменяемое лицо перекрывается каким-то предметами, например лицо трогают руками, то вам необходимо для data_dst выполнить пункт “Apply or remove XSeg mask to the faces”. Если на видео лицо не перекрывается, то делать этого не надо.
Это позволит вырезать такие объекты с лица. В Colab мы можем использовать только уже натренированную модель на поиск перекрытия лица. К сожалению, она не всегда дает хороший результат. Если у вас своя мощная видеокарта, то вы можете натренировать XSeg более точно, используя редактор XSeg.
Также в интернете можно найти готовые проекты для DFL, в которых лица уже вырезаны, очищены от плохих лиц, и маска XSeg натренирована. Тогда этот пункт делать тоже не надо, иначе дипфейк будет сильно размытый.
Запускаем тренировку
Теперь мы можем приступить к тренировке нейронной сети. Переходим к пункту “Training”.
Нейронная сеть будет итеративно обучать модель. Как я уже говорил необходимо около 200-300к итераций, чтобы добиться хорошего качества дипфейка. Скорость выполнения одной итерации варьируется от параметров тренировки и вашей GPU и может принимать значения от 0.3 секунд до 1.2 секунд.
Пройдемся по параметрам тренировки. Некоторые параметры можно изменять в процессе обучения, чтобы улучшить обучаемость модели. А некоторые категорически нельзя изменять. Об этих нюансах я расскажу далее.
Параметр Silent_Start отвечает за повторный запуск с последними параметрами тренировки. Отключаем этот пункт, так как у нас не было тренировок. Также этот пункт надо отключать, если вы хотите изменить какой-либо параметр в процессе тренировки. Тогда после выбора модели и GPU надо нажать Enter в течение двух секунд.
Нам сообщают, что бэкап создан, и у нас еще 12 часов серверного времени. И просят ввести название модели.
Как часто делать бекапы, оставляем значение 0. Мы уже указали галкой, что бекапы делать каждый час.
Сохранять изображения предварительного просмотра во время тренировки каждые несколько минут. Если вы выберете «Да», вы получите еще один запрос.
Выберите изображение для истории предварительного просмотра: если вы выберете N, модель будет выбирать грани для предварительного просмотра случайным образом, при выборе Y должно открыться новое окно после, где вы сможете выбрать их вручную.
Так как мы работаем в Colab, то никакого окна не получим, лучше выбрать n.
Количество повторений, после которого обучение прекратится. Если поставить 0, то обучение будет бесконечным.
Чем больше итераций, тем лучше получится дипфейк. Оптимально 300к-500к итераций.
При дефолтных параметрах ниже на Colab Pro вы получаете скорость в 0.3-0.4 секунды за итерацию. Это позволяет за ночь выполнить более 100000 итераций. В бесплатном Colab вы получаете 0.6-0.7 секунды за итерацию, это позволяет за ночь выполнить чуть более 50000 итераций, но скорее всего будет меньше из-за капчи, которая прервет обучение.
Случайно переворачивает грани src по горизонтали. Помогает покрыть все углы, присутствующие в наборе данных dst, гранями src в результате их переворачивания, что иногда может быть полезно. Особенно если в нашем наборе немного разных условий освещения, но во многих случаях результаты будут казаться неестественными, поскольку лица никогда не бывают идеально симметричными.
Рекомендуется использовать только на ранних этапах обучения или не использовать вообще, если наш набор data_src достаточно разнообразен.
Случайное переворачивание граней dst по горизонтали, может улучшить обобщение, если предыдущий параметр отключен.
Чем выше разрешение, размеры и больше функций у ваших моделей, тем больше потребуется VRAM, поэтому может потребоваться меньший размер пакета. Не рекомендуется использовать значение ниже 4. Чем больше размер пакета, тем выше качество за счет более медленного обучения, более продолжительного времени итерации.
Разрешение может быть увеличено с 64×64 до 640×640 с шагом:
Изменение этого параметра ведет к изменениям других параметров, вследствие чего скорость итерации может замедлиться более чем в 2 раза.
Этот параметр нельзя изменить во время обучения.
Если вы используете Colab Pro, то можете увеличить Resolution до 192.
Лучший вариант это WF.
Эта архитектура модели обеспечивает более прямую замену лиц, не трансформирует лица, но требует, чтобы лицо исходного и целевого назначения имело схожую форму, в то время как черты лица (формы рта, глаз, носа) могут отличаться больше, чем при LIAE. Лучше работает с фронтальными снимками и требует, чтобы исходный набор данных имел все необходимые углы, может давать худшие результаты на боковых профилях, чем LIAE.
Эта архитектура модели не столь строгая, когда речь идет о сходстве формы лица между источником и целевым местом назначения, но черты лица (формы глаз, носа, рта) должны быть схожими для хороших результатов. Эта модель предлагает худшее сходство с источником, чем DF, но может лучше обрабатывать боковые профили и более снисходительна, когда дело доходит до набора данных исходного лица, в котором отсутствуют некоторые углы, выражения или условия освещения, часто дает более точные смены лиц с лучшим соответствием цветового освещения.
Этот вариант направлен на улучшение сходства с исходными лицами.
Этот вариант направлен на повышение производительности за счет примерно удвоения возможного разрешения без дополнительных затрат на вычисления (использование VRAM) и аналогичной производительности. Однако для этого требуется более длительное обучение, модель должна быть предварительно обучена для получения оптимальных результатов, а разрешение должно быть изменено на значение 32, в отличие от 16 в других вариантах.
Объединяет оба варианта для максимального сходства и повышения разрешения. Также требуется более длительное обучение и предварительная подготовка модели.
Следующие 4 параметра управляют размерами нейронных сетей моделей, которые влияют на способность моделей к обучению, их изменение может иметь большое влияние на производительность и качество.
Если вы повысили пункт Resolution, то необходимо увеличить и эти пункты, иначе улучшения качества не добиться.
Для Resolution 192:
AutoEncoder dimensions: 384
Encoder dimensions: 96
Decoder dimensions: 96
Decoder mask dimensions: 33
Мои параметры для Colab Pro замедляют обучение в 2 раза. Таким образом мы получаем скорость обучения, как в бесплатной версии Colab, но с повышенным качеством.
Настройка AutoEncoder влияет на общую способность модели распознавать лица.
Настройка Encoder влияет на способность модели узнавать общую структуру лиц.
Настройка Decoder, влияет на способность модели распознавать мелкие детали.
Decoder mask влияет на качество изученных масок.
Изменения каждого параметра могут по-разному влиять на производительность, и невозможно измерить влияние каждого из них на производительность и качество без тщательного тестирования.
Для каждого параметра установлено значение по умолчанию, которое должно обеспечивать оптимальные результаты и хороший компромисс между скоростью и качеством обучения.
Кроме того, при изменении одного параметра следует изменить и другие, чтобы отношения между ними оставались одинаковыми.
Отдает приоритет обучению того, что замаскировано (маска по умолчанию или примененная маска xseg), доступно только для типов лиц WF и HEAD, при отключении тренирует всю область образца (включая фон) с тем же приоритетом, что и само лицо.
Попытки исправить проблемы с глазами и ртом, включая зубы, обучив их более высокому приоритету, также могут улучшить их уровень резкости.
Помогает при обучении граней профиля, заставляет модель тренироваться равномерно на всех гранях и устанавливает приоритеты для граней профиля. Может замедлять обучение фронтальных граней, включено по умолчанию во время предварительного обучения. Может использоваться, пока включен “random warp”, для улучшения обобщения сторон профиля лица или когда “random warp” отключен, чтобы улучшить качество и резкость деталей этих лиц.
Полезно, когда в исходном наборе данных не так много снимков профиля. Может помочь снизить размер потерь.
Включение оптимизатора графического процессора нагружает ваш графический процессор, что значительно повышает производительность (время итерации), но приводит к более высокому использованию видеопамяти, отключение этой функции переносит часть работы оптимизатора на центральный процессор, что снижает нагрузку на графический процессор и использование видеопамяти, что позволяет достичь большего размера пакета или запустить более требовательные модели за счет увеличения времени итерации.
Когда эта опция включена, она заменяет оптимизатор RMSProp по умолчанию. Однако эти улучшения происходят за счет более высокого использования VRAM, что требует обучения существующих или новых моделей с меньшим размером пакета.
Эту опцию следует использовать только на новых моделях и всегда с самого начала, никогда не отключайте ее во время обучения, после включения она должна оставаться таковой.
В основном используется в 3 случаях:
Если в вашей модели включен Adabelief, “learning rate dropout” не является обязательным, но все же рекомендуется, особенно при обучении GAN.
Случайная деформация используется для обобщения модели, чтобы она правильно учила черты лица и выражения на начальном этапе обучения. Но пока она включена, у модели могут возникнуть проблемы с изучением мелких деталей. Из-за этого рекомендуется держать эту функцию включенной до тех пор, пока ваши лица все еще улучшаются, и когда все выглядит правильно, вы должны отключить его, чтобы начать изучение деталей. Улучшение проверяйте глядя на уменьшение значений потерь и улучшение лиц в окне предварительного просмотра.
GAN расшифровывается как Generative Adversarial Network, а в случае DFL 2.0 он реализован как дополнительный способ обучения, чтобы получить более подробные и четкие лица. Этот параметр настраивается по шкале от 0,0 до 10,0, и его следует включать только после того, как модель более или менее полностью обучена (после того, как вы отключили случайную деформацию образцов и включили “learning rate dropout”).
Рекомендуется использовать низкие значения, например 0,01. Обязательно сделайте резервную копию своей модели перед началом обучения. После включения будут представлены еще две настройки для настройки внутренних параметров GAN:
Эта функция передаст некоторую информацию о цветовом освещении из DST в результирующее лицо, что может помочь с согласованием цветов и уменьшить мерцание, если передачи цвета недостаточно.
Рекомендуется не использовать значения выше 10. Начните с небольших значений, например 0,001–0,01, и увеличивайте их или начните с более высоких значений, например 1-2, и постепенно уменьшайте их.
Эта функция влияет на производительность, и ее использование увеличит время итерации и может потребовать от вас уменьшить размер пакета, отключить оптимизатор графических процессоров или запустить “learning rate dropout” на ЦП в результате более высокого использования VRAM.
Мы не будем использовать эту функцию на данном этапе, так как она замедляет обучение. Сопоставление цветов можно будет использовать уже на обученной модели, во время Merge.
Эта функция реализована для предотвращения так называемого разрушения модели, которое может произойти при использовании различных функций DFL 2.0. Он имеет небольшое влияние на производительность, поэтому, если вы действительно не хотите его использовать, вы должны включить автоматическое резервное копирование, поскольку свернутая модель не может восстанавливаться и должна быть очищена, а обучение нужно начинать заново.
Разрушение модели, скорее всего, произойдет при использовании “Face style power”, поэтому, если вы их используете, настоятельно рекомендуется включить “gradient clipping” или резервное копирование.
Это экономит время, потому что вы не нужно начинать обучение с нуля каждый раз. Модель будет «знать», как должны выглядеть лица, и, таким образом, ускорит начальный этап обучения.
Когда обучение начнется, вы увидите такую строку
Во время обучения вы можете посмотреть насколько модель получается успешной. Для этого надо зайти в папку
Как, где и зачем тренировать мышцы лица
Силовые тренировки для лицевых мышц или «фейс-фит» — мода последнего времени. Если о том, что спорт помогает поддерживать хорошую форму тела, знают все, то о сохранении молодости за счет «прокачки» мышц лица слышали немногие. Именно на этом специализируется студия Face Fit, которую основали в Москве Мария Фадеева и Елена Берштейн в конце 2018 года. За несколько недель до открытия их нового флагманского салона на Белорусской, разбираемся, как проходит такая тренировка и чем она отличается от обычного похода в фитнес-клуб.
«Фейс-фит» — это авторская методика лифтинг-массажа лица, которая, как утверждают ее создатели, позволяет вернуть молодость без инъекций и хирургии. Она направлена на борьбу с возрастными изменениями, формирование идеального овала лица, похудение и улучшение качества кожи. Один сеанс включает сразу несколько сложных техник: испанский скульптурирующий массаж, хиромассаж, буккальный и медовый массажи, миофасциальный, а также китайский с использованием неинвазивного роллера и гребней гуаша из натурального камня.
Каждого «спортсмена» в студии вместо обычного косметолога-массажиста встречает профессиональный «тренер» по прокачке лицевых мышц. Все специалисты, работающие в Face Fit, имеют специальное медицинское образование и прошли обучение за рубежом. Перед началом сеанса мастер подробно расспрашивает клиента о его пожеланиях, самочувствии, о хронических и острых заболеваниях, а также обязательно просит поставить в известность, если прежде в лицо вводились какие-либо инъекции. После осмотра определяются тип и состояние кожи, в зависимости от чего подбирается основа для массажа.