DeepFake FakeApp 영상합성 3 학습

얼굴 추출이 모두 끝났다면 추출된 얼굴들로 기계학습을 시작합니다.

데이터의 정확성을 위해서 aligned 폴더 내에 얼굴이 아닌 사진이나, 얼굴이 가려진 사진이 있을 경우 지워줍니다.

그 후 FakeApp 폴더 내의 Model 폴더, Data_A폴더 내 align 폴더 Data_B폴더 내 align폴더를 지정한 후 Start 버튼을 눌러줍니다.

1050 이하의 그래픽카드 (VRAM 2GB 이하)를 사용하시는 분은 GPU학습이 불가합니다.

 

만약 학습중 프로그램이 갑자기 종료된다면 메모리 부족일 가능성이 크니

Batch Size를 64 → 32

Sava Period를 100 → 32

Nodes를 512 → 256로 변경해 줍니다.

 

 

 학습을 하다 보면 콘솔의 값이 0으로 수렴하는 것을 보실 수 있습니다.

0에 가까워질수록 자연스럽게 합성이 됩니다.

0.015 정도 학습을 할 경우 자연스럽게 보이기 시작하는 것 같습니다.

 

모델이 한번씩 날아가는 경우가 있으니 학습 도중 틈틈이 model 폴더 내의 파일들을 다른 폴더에 복사해 두도록 합시다.

 

 

만족할 정도로 학습이 되었다면 사진들이 보이는 Training Preview 창에서 Q 키를 눌러 학습을 종료합니다.