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2025年10月28日：
总结：DFL 成也nsfw，败也nsfw，
真实度已经比不上扩散模型，但速度、不闪烁、稀缺角度 这些优势仍在。
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作者：@刘悦的技术博客
一句话导读：刘悦对 Qwen-Image-2.1 工作流做了更新：优化小显存场景下编辑图片偏慢的问题，并新增「一键角色替换」——把指定角色人物替换到原角色位置并尽量保持原姿势；同包仍覆盖文 ...
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DeepFaceLab-WEBUI 是一套面向 Windows 与 NVIDIA GPU 的本地 DeepFaceLab 工作台。它把素材整理、提帧、切脸、质量检查、XSeg、训练、模型诊断、合成和视频导出放进同一条可视化流程；命令仍在本机运行，素材不会因 ...
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作者：@刘悦的技术博客
一句话导读：刘悦介绍 Alison 发布的最新基于 MiniMax H3 的表情迁移模型：相较此前基于 SAM 3.1 选择器+局部重绘的路线，新版在表情还原与细节保留上明显更强，适合极端场景；演示覆盖 ...
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作者：@刘悦的技术博客
一句话导读：刘悦演示基于 Qwen-Image-2.1 的一键换头/换脸与姿态迁移工作流，在约 8G 显存环境下覆盖文生图、图生图（洗图）、图像编辑/多图编辑等能力，并通过 ComfyUI 自定义端口 818 ...
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作者：@刘悦的技术博客
一句话导读：这段短视频展示了 Krea 2 四步与 Ideo 混合模型的新版本，重点新增一键换脸并修复多图参考问题，同时保留文生图、图生图和批量任务等入口。
核心内容：
1. 更新重点：作者 ...
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作者：@刘悦的技术博客
一句话导读：视频演示基于 MiniMax H3 的一键换头换脸与整人对象替换，修复上一版本替换后音画不同步的问题。流程无需编写复杂提示词，但多人目标、遮挡物和身份相似度仍需要单独检查。
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备注：A是after，B是before
LIAE 的 inter_B 确实非常适合被看成“可持久化的 DST/Before 世界适配层”。
我前面只解释了它在单次训练里的“泄压”作用，但你说的是更长期的工程用途：
Before/DST 是长期的大素材 ...
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SAEHD 训练时会问：
Uniform yaw distribution of samples? y/n它的作用是：让不同 yaw 桶被更均匀地抽到，避免正脸样本太多、侧脸样本太少时，模型几乎只学正脸。
但你担心的点也成立：如果侧脸素材极少，开启 unif ...
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DFL 没有把 SRC/DST 的 yaw 配对，也没有把 landmarks 匹配作为训练 loss。
DFL 做的是这几件事：
[*]用 landmarks 做对齐
DFL faceset 里的 landmarks 主要用于 aligned face 变换、mask、eyes/mouth mask、random ...
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DFL 一般不需要匹配一个同样遮挡程度的 SRC。它的核心逻辑更接近：
DST 有遮挡 -> 用 DST mask 决定哪些区域允许换脸SRC 主要学习无遮挡身份/纹理/五官最终只在 DST 可换区域内生成/融合 SRC 脸也就是说，遮挡主要由 ...
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如果只是粗暴丢弃一边 decoder，或者简单平均 before/after decoder 权重，本质上接近重新开一个新模型，甚至可能比重开更差。
原因是：
shared encoderbefore decoderafter decoder两个 decoder 虽然结构一样，但训 ...
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