<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0">
  <channel>
    <title>Monster社区 | ComfyUI论坛 - Deep 换脸</title>
    <link>https://bbs.monster/forum-35-1.html</link>
    <description>Latest 20 threads of Deep 换脸</description>
    <copyright>Copyright(C) Monster社区 | ComfyUI论坛</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Discuz! Team</generator>
    <lastBuildDate>Fri, 30 Oct 2026 02:18:19 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
    <image>
      <url>https://bbs.monster/static/image/common/logo_88_31.gif</url>
      <title>Monster社区 | ComfyUI论坛</title>
      <link>https://bbs.monster/</link>
    </image>
    <item>
      <title>DeepFaceLab-WEBUI</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-5204-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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，素材不会因为使用 WebUI 而上传到云端。请只处理你拥有或已获授 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Tue, 29 Sep 2026 08:56:09 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Qwen-Image-2.1一键角色替换：优化生成速度，8G VRAM可用，文生图/洗图/编辑/批量任务</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-5206-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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；同包仍覆盖文生图、图生图（洗图）、图像编辑、多图编辑、自动提示 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>刘悦的技术博客</author>
      <pubDate>Tue, 29 Sep 2026 05:40:25 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>MiniMax-H3 Expression迁移 FaceSwap:续写/目标替换/多人替换/数字人参考/I2V 8G VRAM</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-5197-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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；演示覆盖表情迁移开关、面部图/驱动视频上传，并可与场景续写等 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>刘悦的技术博客</author>
      <pubDate>Sun, 27 Sep 2026 09:46:54 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Qwen-Image-2.1一键换头换脸与姿态迁移：8G显存文生图/洗图/编辑与批量任务</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-5194-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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 8187 打开最新工作流界面；片中重点展示遮挡脸、口含物、 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>刘悦的技术博客</author>
      <pubDate>Sat, 26 Sep 2026 13:34:19 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Krea 2四步混合模型：一键换脸、多图参考修复与8187端口</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-4896-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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：作者说明本次基于 Krea 2 与 Ideo 的融合模型，新增一键换 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>刘悦的技术博客</author>
      <pubDate>Mon, 14 Sep 2026 13:57:09 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>MiniMax H3一键换头换脸：多人指定、对象替换与音画同步</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-4865-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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。

核心内容：
1. 本次更新：作者说明新版本重点修复了 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>刘悦的技术博客</author>
      <pubDate>Mon, 07 Sep 2026 13:36:36 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>为什么删inter_AB?</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-4244-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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 是长期的大素材基座After/SRC 是经常更换的人如果按 LIAE 思路：
enco ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 08:32:15 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>DFL的uniform yaw开关</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-4236-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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 uniform yaw 会让少量侧脸被反复抽到，相对稀释大量正脸。 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 10:26:12 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>DFL笔记：yaw角度怎么用</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-4235-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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 warp 等。它不是训练时拿 SRC landmarks 和 DST land ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 10:24:31 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>SRC只要角度丰富，不需要遮挡丰富</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-4186-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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 -&gt; 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 DST 的 mask / XSeg mask / 手工 mask 控制，而不是 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Tue, 16 Jun 2026 20:17:19 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>DFL 能否复制或平均（合并）A、B权重</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-4185-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[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，但训练过程中已经各自适应了不同数据分布。它们的每一层通 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Tue, 16 Jun 2026 20:15:24 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>三种设备的av1视频编码命令</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-2849-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[奇怪，正文 跑到5楼去了！ 没事，反正易混淆的信息太多了，大多是已经过时失效的了。原理倒是没错，只是已经编成预设无法手动了


视频编码推荐（svt 新版本已经不允许手动参数了，都给你预设好了）

ffmpeg -i input.mp4 -c:v libsvtav1 -preset 3 -crf 21 -g 300 -pi ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Mon, 12 Jan 2026 16:00:00 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>图片加密（隐写）学习日记</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-2836-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[(主题图不重要，但也算是给非专业人士看一眼结论，就不需要深究了）


写在前面：想具体了解原理的直接问AI吧，会比我总结的罗嗦的多，而且只有计算机逻辑，缺乏业务逻辑。
声明：开源精神，不拉踩，希望一起开拓思路和进步。只有闭源才需要对比说 谁比谁强。

好不容 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Wed, 07 Jan 2026 17:00:17 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>StyleGAN-XL/T：StyleGAN3的后续模型导读</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-1270-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[如果说 StyleGAN 1-2-3 是升级换代，那么从 StyleGAN3 到 StyleGAN-XL / StyleGAN-T 则是一次全面的进化。StyleGAN-XL 是基于 StyleGAN3 和 Projected GAN 的重大进化版本。这篇工作也是在图像生成 (非 text-to-image) 任务上超过了几个经典 diffusion model 的。StyleG ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Wed, 05 Nov 2025 03:42:32 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>避雷「GAN 万岁！」的 R3GAN</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-1269-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[最近一篇论文因其吸引眼球的标题而刷屏科技自媒体：\&quot;The GAN is dead; long live the GAN! A Modern Baseline GAN (GAN 已死？GAN 万岁！一个现代 GAN 基模)\&quot;。真正有价值的论文不必靠标题吸引人。果然没有做出特别大的创新。正文请前往知乎：高呼「GAN 万岁！」的 R3GA ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Wed, 05 Nov 2025 03:20:18 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>StyleGAN和Diffusion结合？PreciseControl：精确控制文本到图像生成</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-1267-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[之前给大家介绍过CycleGAN和Diffusion结合的一项优秀的工作，感兴趣的小伙伴可以点击以下链接阅读～

图像转换新风尚！当CycleGAN遇到Diffusion能擦出什么火花？CycleGAN-Turbo来了！

今天给大家介绍StyleGAN和Diffusion结合的一项工作PreciseControl，通过结合扩散模 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Wed, 05 Nov 2025 02:29:20 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>SOTA 模型盘点（二）WGAN、SAGAN、BIG-GAN、CSGAN、LOGAN、UNet-GAN、IC-GAN、ADC-GAN</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-1264-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。
 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Wed, 05 Nov 2025 01:51:54 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>SOTA 模型盘点（一）ProGAN、StyleGAN、VDVAE、NCP-VAE、StyleGAN-xl、Diffusion GAN</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-1262-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[以下文章来源于机器之心SOTA模型 ，作者机器之心SOTA模型

本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Wed, 05 Nov 2025 01:34:54 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>DeepfaceLab：视频失效了</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-863-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[这个模型在皮肤质感上有了较大的提升，能较好的适应画面]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>开心</author>
      <pubDate>Thu, 30 Oct 2025 20:35:21 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>【神农MVE-DFL汉化】v3.1.0</title>
      <link>https://bbs.monster/thread-692-1-1.html</link>
      <description><![CDATA[GitHub - LeoSasion/DeepFaceLabSN

最新夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/e1a677c7d8a7

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。
等我解决温饱问题可能写下一个大版本：
数据集压缩、 ...]]></description>
      <category>Deep 换脸</category>
      <author>LeoSasion</author>
      <pubDate>Mon, 27 Oct 2025 19:25:13 +0000</pubDate>
    </item>
  </channel>
</rss>