DeepFaceLab训练技巧

如果发现训练得到的模型迭代次数很多但模糊，可能是训练图片的清晰度问题，如果要替换aligned文件夹里面的图片接着训练，就要删除训练后生成的inter_AB文件，消除原来图片对模型的影响

1. 数据一致性

现状分析
inter_AB 文件夹：包含合成的图像对，用于训练生成器网络。
新图片：替换掉原有的模糊图片，但 inter_AB 文件夹中的数据仍然是基于旧的模糊图片生成的。
影响
数据混杂：如果 inter_AB 文件夹中的数据没有更新，模型将继续使用旧数据进行训练。
特征学习：模型在训练过程中会学习到旧数据中的特征，这可能导致输出结果仍然不够清晰。

2. 训练过程

训练流程
数据读取：模型在训练过程中会读取 inter_AB 文件夹中的数据。
损失函数：生成器网络通过最小化损失函数来优化参数，损失函数通常包括生成图像与真实图像之间的差异。
影响
数据权重：如果 inter_AB 文件夹中的数据量较大，旧数据会对训练过程产生更大的影响。
梯度更新：每一批次的数据都会影响梯度的计算和参数的更新。如果旧数据占比大，模型可能会更倾向于学习旧数据的特征。

3. 模型更新机制

模型更新
梯度下降：模型通过梯度下降法更新参数。
数据采样：在每个训练批次中，模型随机采样数据进行训练。
影响
数据分布：如果 inter_AB 文件夹中的数据分布不均匀，旧数据可能在多个批次中被重复采样。
收敛速度：模型可能会需要更多的训练周期来逐渐“忘记”旧数据的影响，并学习新的清晰特征。
推荐做法
删除 inter_AB 文件夹

确保数据一致性：删除 inter_AB 文件夹可以确保模型不再依赖于旧数据。
重新生成数据：重新生成基于新清晰图片的 inter_AB 文件夹。

确保数据更新：使用更新后的 inter_AB 文件夹数据重新训练模型。
避免旧数据影响：确保模型从头开始学习新的特征，而不受旧数据的影响。

总结

数据一致性：删除 inter_AB 文件夹可以确保数据的一致性，避免旧数据对模型的影响。
训练过程：重新生成 inter_AB 文件夹中的数据可以确保模型在训练过程中使用最新的清晰图片。
模型更新机制：通过重新生成数据并重新训练，可以确保模型从头开始学习新的特征，而不受旧数据的影响。
通过上述步骤，可以确保模型充分利用新的清晰图片进行训练，并输出更高质量的结果。如果不删除 inter_AB 文件夹，模型可能会继续受到旧数据的影响，导致输出结果仍然不够清晰。