可以提高DeepFaceLab(DeepFake)合成最终视频速度的方法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了可以提高DeepFaceLab(DeepFake)合成最终视频速度的方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

DeepFaceLab相关文章

一:《简单介绍DeepFaceLab(DeepFake)的使用以及容易被忽略的事项》
二:《继续聊聊DeepFaceLab(DeepFake)不断演进的2.0版本》
三:《如何翻译DeepFaceLab(DeepFake)的交互式合成器》
四:《想要提高DeepFaceLab(DeepFake)质量的注意事项和技巧(一)》
五:《想要提高DeepFaceLab(DeepFake)质量的注意事项和技巧(二)》
六:《友情提示DeepFaceLab(DeepFake)目前与RTX3080和3090的兼容问题》
七:《高效使用DeepFaceLab(DeepFake)提高速度和质量的一些方法》
八:《支持DX12的DeepFaceLab(DeepFake)新版本除了CUDA也可以用A卡啦》
九:《简单尝试DeepFaceLab(DeepFake)的新AMP模型》
十:《非常规的DeepFaceLab(DeepFake)小花招和注意事项》

(一)合成最终视频

合成所有帧图片后,可以选择:

8) merged to avi.bat
8) merged to mov lossless.bat
8) merged to mp4 lossless.bat
8) merged to mp4.bat

我通常都用的是8) merged to mp4.bat
输入目标码率,将合成后的图片帧加原始视频的音频,合成最终的视频。

如果视频需要进一步处理,则可以在这里输入非常大的码率。
至于不用lossless是因为试过但结果视频有些问题。


(二)合成视频加速

相对整个学习过程,以及对比合成目标图片帧的速度,合成视频这步并不算慢。但蚊子肉也是肉,依然可以加速⭕️。

(2.1)取消遮罩视频合成

合成最终视频时,其实还合成了一个遮罩视频。
如果用不到,可以注释掉这部分内容,或者存入一个新的批处理(需要时再执行)。

也就是将8) merged to mp4.bat下半部分语句前面加上@REM注释掉,如下:

@echo off
call _internal\setenv.bat

"%PYTHON_EXECUTABLE%" "%DFL_ROOT%\main.py" videoed video-from-sequence ^
    --input-dir "%WORKSPACE%\data_dst\merged" ^
    --output-file "%WORKSPACE%\result.mp4" ^
    --reference-file "%WORKSPACE%\data_dst.*" ^
    --include-audio

@REM "%PYTHON_EXECUTABLE%" "%DFL_ROOT%\main.py" videoed video-from-sequence ^
@REM     --input-dir "%WORKSPACE%\data_dst\merged_mask" ^
@REM     --output-file "%WORKSPACE%\result_mask.mp4" ^
@REM     --reference-file "%WORKSPACE%\data_dst.*" ^

pause

(2.2)视频编码用硬件加速

对于合成MP4视频这一步,DeepFaceLab使用的是🔗ffmpeg 1 的命令行(当然)。

目前最新的🔗DFL版本:DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series_build_11_20_2021.exe(此处例子是RTX3000以上版本),
用的是🔗https://www.gyan.dev/构建的Windows版本ffmpeg(release 构建 v5.0)。
我更新成了最新的 git master 2 构建。但瞟了眼编译参数,似乎不更新也行。

可能作者考虑到并不是所有人都在用N卡吧,使用的视频编码方式是软编码。
因此我们可以改为硬件加速的编码方式,节约时间。

(2.2.1)NVIDIA显卡

找到并编辑【%DFL所在目录%\_internal\DeepFaceLab\mainscripts\VideoEd.py】,
参考下图中高亮的部分,把libx264改为hevc_nvench264_nvenc
至于lossless那边也顺手改了,我不明白cq=0是指【最高画质】还是【自动】,所以实测后改为cq=1了。

可以提高DeepFaceLab(DeepFake)合成最终视频速度的方法

(2.2.2)Intel核显

确定有人用Intel核显玩DFL么……
管它的,理论也可以对比一下。

同理如上图,把libx264改为h264_qsv
PS:这里如果改为h265编码(hevc)的qsv,在我的笔记本上比较慢。而我的台式机没有Intel核显,测不了。
PS2:我也不清楚最新的Intel独显Arc系列会有怎样的效果。


(三)速度对比

可以看出3060显卡硬件加速效果明显(7-8倍)。
厉害的是N卡的硬件加速,对于编码为h264 / h265的效率差异不会太大。
而Intel方面Arc独显没有条件测试,核显有一定的加速效果,但h265依然慢太多。

方式 硬件型号 编码器参数 每秒帧数(FPS)
CPU 软编码(默认) i7-10870 libx264 241
CPU 软编码 i7-10870 libx265 37
Intel 核显加速 i7-10870 h264_qsv 540
Intel 核显加速 i7-10870 hevc_qsv 185
NVidia 显卡加速 移动 RTX-3060 h264_nvenc 1828
NVidia 显卡加速 移动 RTX-3060 hevc_nvenc 1677

因为我没有A卡,没法测试也不清楚A卡情况。
与此同时,除非谁能送我一块4090显卡😄,否则目前软编码av1看起来也不是很快的样子,导致此处缺少实用性。

  1. CPU软编码(i7-10870):libsvtav1:fps=121

~ this is the end ~


  1. 来自百科:FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。 ↩︎

  2. 网站写道:强烈建议选择 git master 构建;与许多软件不同,release构建主要是为了方便操作系统分销商和包管理器,并不表示更大的稳定性或成熟度。 ↩︎文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-437909.html

到了这里,关于可以提高DeepFaceLab(DeepFake)合成最终视频速度的方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包