2.0出來后不少人催更Colab腳本，其實前幾天我已經開始着手更新了，為了寫上一篇文章消耗了幾天時間。現在我就來通知下，腳本已經更新了，名叫v4。
簡單說下Colab有啥用，這個主要是針對沒有顯卡，沒有N卡，設備不好的朋友，或者不想本地燒機的朋友，Colab有免費版也有Pro版，免費版最長使用時間12小時，12小時后必然斷開，需要重新連接。
Pro使用時長相對比較長，穩定性會有所提高。如果自己真的想玩出點花樣來還是推薦升級顯卡。
項目地址：
https://github.com/dream80/DeepFaceLab_Colab
腳本地址：
https://colab.research.google.com/github/dream80/DeepFaceLab_Colab/blob/master/DeepFaceLab_Colab_V4.ipynb
支持0203，0223，0228,0307,0315以及最新版。DFL1.0的版本請參考v2,v3腳本。
腳本使用方法：
這是一個中文腳本，而且加了很多注釋，應該能看懂。步驟主要分六步，在開始之前可以先點一下“查看分配到的設備” 前的播放按鈕查看分配到的設備，不同型號顯卡，性能差別挺大。
目前最好的設備為P100, 其次就是T4, 最后還有K80，最后的最后可能就是不分配GPU。
第一步，准備好workspace
雲端運行和本地運行基本類似，但是開始的時候多了一個掛載。掛載的意思是把谷歌雲盤插到Colab的服務器上。這個colab的腳本就可以使用谷歌雲盤中的素材了，模型也會保存在雲盤。
掛載成功后，你需要准備好workspace。這里提供了兩種方式。一種加載默認的workspace，這個就類似本地版里的默認素材，只需要點一下“加載示例項目workspace即可” 。
還有一種方式，把自己的workspace上傳到谷歌雲盤對應的位置，具體的位置為DeepFaceLab目錄下面。這里又會有兩種情況，一種是只上傳data_src.mp4和data_dst.mp4。還有一種是上傳已經提取好的workspace 。這種情況多文件上傳會非常難受，可以先用打包腳本把aligned下的頭像打包成一個文件。這種情況下面的第三步就不需要做了。
第二步，安裝環境
安裝就是把軟件下載到Colab上，然后安裝一些必要的依賴。這里可以根據自己的情況選擇版本。last永遠和作者的版本保持一致，其他為歷史版本。
具體操作就是點一下開始安裝前的播放按鈕，期間可能會出現紅色提示信息，可以忽略。
第三步，提取臉部
因為2.0版本引入了整臉whole_face， 所以這里提取分成了兩種。一種是提取全臉，一種是提取整臉。兩個二選一，根據自己情況來。不管是什么都只需點一下就好了。點完后會需要輸入幀率和圖片類型，直接回車可以使用默認參數。推薦jpg格式
這里需要注意，target的地方，要用src提取一次，然后換成dst再提取一次。排序可點可不點，在雲端查看素材可能會比較吃力。
第四步：訓練模型。
這個步驟是最消耗時間的，大部分人用這個腳本也是為了這一步。2.0版僅支持SAEHD和Quick96. 啟動訓練也就是點一下的事情，第一次訓練需要輸入一些模型參數，回車到底默認即可，除非你知道要改什么參數。
模型訓練到一半是可以終止的，點一下播放按鈕的地方，就會中斷。模型進度不會丟失，再點一次可以繼續訓練。
第五步，轉換輸出
模型訓練完成后，就可以使用了。使用模型的時候是先把所有圖片換臉，然后再把換好臉的圖片合成視頻。所以這一步有兩個小步驟。
第六步，繼續訓練。
這個步驟主要應用於環境中斷時候，比如你練着練着就中斷了，重新分配了GPU，此時就需要點一下這個繼續運行了。
工具的話，主要就是對頭像素材進行打包，解包，增強。這些可用可不用。
整個腳本不需要你寫一句代碼，只需要點點或者選擇一下。如果你熟悉本地電腦版的操作，使用腳本會非常簡單。如果本地沒有用過，那么也可以看deepfaker.xyz上的入門文章，了解整個過程。
Colab的事情大概就是這樣了，目前已經可以使用最新版本。近期內我不會再更新，發現有BUG或者什么問題，發我郵箱！
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