DeepFaceLab使用教程（1）

配置要求：
①2GB显存以上的Nvidia的GPU
②更新最新驱动
③安装CUDA

轻薄本、老机型、以及AMD显卡就不建议安装使用了。

0.关于DeepFaceLab的整体说明及安装

DeepFaceLab是一个使用运行在NVIDIA图形加速器上的神经 络替换视频中的面部的程序。

可用组件：
1.0版本（19年老版本）：

版本差别：差别细微，重点还是电脑显卡配置，配置越好效果越好，效率越高；兼容版有10.1和9.2，差别不大，看电脑支持哪个cuda，先安装10.1，不成功就安装9.2。

安装：（全过程关闭所有杀毒软件，否则容易拦截误删，运行出错）
1.注意软件目录地址整个不能有中文，有中文的改英文

2.安装相应版本的CUDA(安装最后为安装成功界面，否则没成功，再安装一次)
关于CUDA的安装，可以参考博客：
利用conda安装pytorch保姆级教程+安装缓慢（超时Timeout导致安装失败）的解决办法 二、CUDA安装

注：集成显卡和低于4G显卡慎用，低显卡的效果很差，一个月也跑不出来效果，小伙伴们想玩的好的最低配显卡也要GTX1060显卡

小伙伴如想换RTX显卡的话，建议购买RTX2070及以上显卡，性价比来说RTX2070显卡性价比高些，土豪哥可以选择新出的30系显卡。
RTX2060不建议购买，因为有朋友使用过RTX2060效果不怎么样，最后换了RTX2070。

按回车，等待，退出。
这一步是将原视频进行切片转化为图片，转化后的图片存储在data_src文件夹中。

2.点击3.2) extract images from video data_dst FULL FPS.bat

则请重新打开，在batch_size栏重新输入一个更小的数，知道可以开始训练。

【注】：我4GB的显存死活运行不了H128，batch_size输入小到1都不行，唉~

训练过程可能要花5个小时以上，炼丹要耐心哟~

当看到预览图的效果差不多时，就可以在预览图界面按下回车键，结束模型训练。

训练好的模型会保存在workspace文件夹的model文件夹中，model是训练模型，首次训练之后便会生成。

在博客：DeepFaceLab使用教程（2）中，我简略讲解一下其他训练模型，以方便大家选择。

6.点击7) convert H128.bat

转换完成后，在workspace文件夹就可以看到完整视频——result.mp4了。