DeepFaceLab 20191220 版本主要是添加了優化素材的功能。這個功能本身我們也能實現，就是麻煩點，現在作者新增了腳本，便捷性有所提升。具體對比圖如下：
新功能的作用非常簡單，就是提升src人臉圖片的質量（清晰度，細節）。 訓練模型有一個最簡單的真理，就是"垃圾進垃圾出"或者說成“好進好出”。送進去的東西質量高，以后做出來的視頻自然質量也高。
平時我們選素材，如果有選擇余地，肯定會選1080p，4K之類，但是有些情況下是搞不到這么好質量的素材的。或者即便是高清的素材里也會取到質量不太好的人臉。這個時候新增的功能就非常有用了。
新功能的大概思路就是：備份原圖信息，放大提升質量，縮小還原。
用的腳本和執行順序如上圖。
具體步驟：
第一步，2) extract images from video data_src.bat
第二步，4) data_src extract faces S3FD best GPU.bat
第三步，4.2.other) data_src util faceset metadata save.bat
data_src/aligned下面會多出一個meta.dat的文件，保存了圖片的元數據。沒有這個元數據，DFL不會認你的圖片。
第四步，打開Topaz Gigapixel （關注公眾號：托尼是塔克，輸入giga獲取破解版）
這一步分幾個小的操作，先打開圖片，然后設置放大倍數x2，輸出路徑為aligned_topaz(和aligned同級，手動創建這個文件夾) ，然后點擊開始（Start）處理圖片。 這個過程需要一些時間，因為Gigi本身也是基於深度學習的軟件，處理起來不快。
第五步：重命名文件夾
data_src\aligned -> data_src\aligned_original
data_src\aligned_topaz -> data_src\aligned
第六步：把aligned_original\meta.dat拷貝到aligned目錄下面
第七步：運行 'data_src util faceset metadata restore.bat' 腳本。
都搞完之后，人臉在質量上會有不少提升，然后就可以開始訓練模型了。
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