这里说的Deepfakes软件还是DeepFaceLab，人工智能换脸，是使用深度学习方法来实现的。而深度学习程序对电脑配置要求是非常高的，尤其是跑模型这个环节。很多低配电脑，根本就跑步起来。比如像GTX 750 ，1G显存。
默认情况下这种配置肯定跑不了这个程序，但是通过自定义参数也能跑。这对于低配玩家来说绝对是个好消息。
首先，你需要获取的DFL的版本为DeepFaceLabCUDA10.1AVX20190313 或者更高。
其次，你要运行SAE模型，SAE模型的配置参数可以参考：
===== Model summary ===== == Model name: SAE == == Current iteration: 169238 == == Model options: == |== batch_size : 4 == |== sort_by_yaw : False == |== random_flip : True == |== resolution : 128 == |== face_type : f == |== learn_mask : True == |== optimizer_mode : 3 == |== archi : df == |== ae_dims : 256 == |== ed_ch_dims : 32 == |== lighter_encoder : True == |== multiscale_decoder : False == |== pixel_loss : True == |== face_style_power : 0.0 == |== bg_style_power : 0.0 == |== write_preview_history : True == Running on: == |== [0 : GeForce GTX 750] =========================
这个参数配置在训练环节开始的时候可以设置，与默认配置相比，这里主要调整了optimizer_mode ，ae_dims ，ed_ch_dims ，lighter_encoder
optimizer_mode ：3 这个调整是为了让显卡使用共享内存，也就是使用你电脑的内存。
ae_dims : 256，ed_ch_dims : 32 是降低了神经网络的规模，相应的效果会差些。
lighter_encoder : True 使用轻量级密编码器，其实也是降低了神经网络复杂度。
通过牺牲一些效果，你就可以将这个程序跑起来了。
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