DeepFaceLab 20191220 版本主要是添加了优化素材的功能。这个功能本身我们也能实现，就是麻烦点，现在作者新增了脚本，便捷性有所提升。具体对比图如下：
新功能的作用非常简单，就是提升src人脸图片的质量（清晰度，细节）。 训练模型有一个最简单的真理，就是"垃圾进垃圾出"或者说成“好进好出”。送进去的东西质量高，以后做出来的视频自然质量也高。
平时我们选素材，如果有选择余地，肯定会选1080p，4K之类，但是有些情况下是搞不到这么好质量的素材的。或者即便是高清的素材里也会取到质量不太好的人脸。这个时候新增的功能就非常有用了。
新功能的大概思路就是：备份原图信息，放大提升质量，缩小还原。
用的脚本和执行顺序如上图。
具体步骤：
第一步，2) extract images from video data_src.bat
第二步，4) data_src extract faces S3FD best GPU.bat
第三步，4.2.other) data_src util faceset metadata save.bat
data_src/aligned下面会多出一个meta.dat的文件，保存了图片的元数据。没有这个元数据，DFL不会认你的图片。
第四步，打开Topaz Gigapixel （关注公众号：托尼是塔克，输入giga获取破解版）
这一步分几个小的操作，先打开图片，然后设置放大倍数x2，输出路径为aligned_topaz(和aligned同级，手动创建这个文件夹) ，然后点击开始（Start）处理图片。 这个过程需要一些时间，因为Gigi本身也是基于深度学习的软件，处理起来不快。
第五步：重命名文件夹
data_srcaligned -> data_srcaligned_original
data_srcaligned_topaz -> data_srcaligned
第六步：把aligned_originalmeta.dat拷贝到aligned目录下面
第七步：运行 'data_src util faceset metadata restore.bat' 脚本。
都搞完之后，人脸在质量上会有不少提升，然后就可以开始训练模型了。
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