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複数のGPUを搭載したシステムがある場合、トレーニングに使用するGPUを選択するよう求められます。

Running trainer.

You have multi GPUs in a system:
[0] : GeForce GTX 1080 Ti
[1] : GeForce GTX 1070
Which GPU idx to choose? ( skip: best GPU ) : 1
Loading model...

上記の場合、0 = GTX 1080tiおよび1 = GTX = 1070、選択なし=最適なGPU


Model first run. Enter model options as default for each run.

• Write preview history? (y/n ?:help skip:n) :

[はい]を選択すると、DFLはプレビューウィンドウのプレビューを頻繁に保存するため、いつでも進行状況を確認できます。
これは、設定の変更内容を振り返って確認するのに役立ちます。

• Target iteration (skip:unlimited/default) :

DFLが停止する反復。トレーニングを無期限に続けたい場合は、Enterをクリックしてこの手順をスキップします。

• Batch_size (?:help skip:0) :

バッチサイズは、各反復で使用されるサンプルの数であり、モデルはパラメーターが更新されます。
数値が小さいほど速くなりますが、モデルの精度は低くなります。
数値が大きいほど遅くなりますが、モデルの一般化は向上します。

• Feed faces to network sorted by yaw? (y/n ?:help skip:n) :

これにより、ヨーに基づいてネットワークを介してフェイスセットがフィードされます。
data_dstと比較してdata_srcイメージの数が少ない、または類似している場合は、YESを使用します。

• Flip faces randomly? (y/n ?:help skip:y) :

これにより、垂直軸で顔がランダムに反転します。
多くの場合、誰の顔も正確に対称ではないため、「異常な」変換になります。
すべての側面/角度をカバーするのに十分な画像がフェイスセットにない場合を除き、通常はNOを使用することをお勧めします。

• Src face scale modifier % ( -30...30, ?:help skip:0) :

画像を拡大縮小します。

• Resolution ( 64-256 ?:help skip:128) :

トレーニングする画像の解像度。
解像度が高いほど、望ましい結果を得るためのトレーニング時間が長くなります。
より高い解像度がより良い結果を生み出すという証拠はありません。

• Half or Full face? (h/f, ?:help skip:f) :

フルフェイスモデル= DFまたはLIAE
ハーフフェイスモデル= H128

• Learn mask? (y/n, ?:help skip:y)

プログラムは、スワップをシームレスに見せるために、フェイススワップをマスクする方法を学びます。
マスク編集を使用している場合は、これをオンにする必要があります

• Optimizer mode? ( 1,2,3 ?:help skip:1) :

最適化モードは、トレーニングを開始するたびに変更できます。
強力なGPUがあり、必要な設定を実行できる場合は、この設定を1のままにしてください。
OOMまたはメモリエラーが常に発生する場合は、モード2または3を試してください。
モード2および3はシステムRAMとCPUを利用します。

• AE architecture (df, liae ?:help skip:df) :

上記のフルフェイスオプションを選択した場合、これらのオプションが表示されます。

• AutoEncoder dims (32-1024 ?:help skip:512) :

次元が高いほど、トレーニングされたモデルはより詳細に保持されますが、これにはトレーニング時間と使用されるGPUリソ​​ースが犠牲になります。
一般に、ハイエンドGPUがない限り、デフォルトのままにすることをお勧めします。

• Encoder dims per channel (21-85 ?:help skip:42) :

同上。

• Decoder dims per channel (10-85 ?:help skip:21) :

同上。

• Remove gray border? (y/n, ?:help skip:n) :

マスクの周囲の灰色の境界線を削除します。
これをオンにすると、より多くのGPUリソ​​ースが使用されます。
この機能は4月に削除されました。
21バージョンはリソースを集中的に使用するため、影響が少ないためです。

• Use multiscale decoder? (y/n, ?:help skip:n) :

優れた結果が得られるマルチスケールデコーダーを使用します。

• Use pixel loss? (y/n, ?:help skip: n ) :

モデルの崩壊/破損のリスクを高める可能性があるため、ピクセル損失をオンにすることは推奨されなくなりました。
これをオンにすると、より多くのGPUリソ​​ースが消費されます。
肌の色調の違いを修正し、変換のジッターを減らすこともできます。
ピクセル損失が改善されていない場合は、ピクセル損失をオンにして運を試すことができます。

• Face style power ( 0.0 .. 100.0 ?:help skip:0.00) :

スタイルの累乗を0に設定すると、基本モデル（DF、H128、LIAEF）が使用されます。
スタイルの力が大きいほど、モデルはdata_srcをdata_dstにモーフィングしようとします。
より高いスタイルパワーでスキントーンを修正できますが、最終結果はdata_srcとは異なる場合があります。

• Background style power ( 0.0 .. 100.0 ?:help skip:0.00) :

同上。スタイルの累乗を0に設定すると、基本モデル（DF、H128、LIAEF）が使用されます。
スタイルのパワーが高いほど、モデル はマスクの外側の物をdata_dst にモーフィングしようとします。
値を大きくすると、顔が変わる可能性があるため、data_srcとは異なって見えます。


トレーニング設定を入力すると、プレビューウィンドウとコマンドウィンドウが表示されます。
プレビューウィンドウ内にiter：数が表示されます。
これは、トレーニングが完了した反復回数を意味します。
トレーニングをいつ停止するかについての正しい答えはありませんが、結果は通常、120kの反復で明確になります
（新しいトレーニングモデル）。
いつプレビュー表示を使用して、トレーニングを停止するかを推定してください。

トレーニングを保存する場合は、プレビューメニューで[ENTER]キーをクリックします。

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