下载&安装 DeepFaceLab 2.0
【摘要】 deepfacelab
| Windows 构建 | 下载链接 |
|---|---|
| Mega.nz (Latest Builds) | 从 Mega.nz 下载 DeepFaceLab 2.0 |
| Torrent (Latest and Previous Builds) | 通过 Torrent Magnet 链接下载 DeepFaceLab |
| 其他操作系统 | 下载链接 |
|---|---|
| Check the DeepFaceLab GitHub Repo | 从 GitHub 下载 DeepFaceLab |
访问 GitHub.com/iperov/DeepFaceLab 并向下滚动到标有“发布”的部分。您可以选择 torrent 磁力链接或从 mega.nz 下载。超级用户可以右键单击该文件，选择下载，然后选择标准下载。
下载完成后，您可以双击 .exe 文件（自解压存档）或使用您喜欢的 zip 程序进行解压。 Microsoft Defender 可能会将此作为无法识别的应用程序阻止。这不是病毒；它是一个 zip 文件。单击“更多信息”，然后单击“仍然运行”。 DeepFaceLab 没有设置。提取文件后，安装就完成了。
使用哪个 DeepFaceLab 版本
DeepFaceLab 可以与独立 GPU、iGPU 或 CPU 作为主要设备一起使用。有多种版本（版本）可供选择，具体取决于您的系统硬件。随着软件的开发，可用的版本及其要求可能会发生变化。
| DeepFaceLab 构建 | 描述&要求 |
|---|---|
| DeepFaceLab NVIDIA RTX 3000 series build | 支持（并需要）NVIDIA RTX 3000 系列 GPU 或更高版本（即 4000、5000、6000 等） |
| DeepFaceLab NVIDIA up to RTX 2080 TI build | 支持 CUDA 3.5 及更高版本的 NVIDIA GPU。 |
| 请参阅NVIDIA CUDA 计算能力指南 | |
| DeepFaceLab Direct X 12 build | 与在 Windows 上运行且配备 Direct X 12 的 AMD、Intel 和 NVIDIA 设备配合使用 |
| 支持的硬件包括 AMD Radeon R5、R7 和 R9 200 系列或更高版本、Intel HD Graphics 500系列或更新版本，以及 NVIDIA G-Force GTX 900 系列或更新版本。 | |
| * CPU with AVX instruction set * | 标有“10) make CPU only.bat”的文件将通过安装旧版本的 TensorFlow 来修改您的软件。此更新暂时需要互联网连接。 |
| DeepFaceLab 1.0 OpenCL build | 该版本不再维护，许多文件和选项将与当前版本不同。 |
| DeepFaceLab for Google Colab | 您可以使用 Google Colab 在云中免费进行培训，但您可能仍然需要其中一个桌面版本来准备文件。 |
系统要求
虽然除了上面列出的要求之外，官方系统要求很少，但以下是一些可能有用的一般建议：
| Component | 推荐 |
|---|---|
| Operating System | Windows 10/11 或 Linux。英文键盘布局。 |
| GPU | 具有充足 VRAM 的高端 NVIDIA GPU。 |
| CPU | 至少4核CPU。 |
| RAM | 至少 32GB。取决于其他硬件、页面文件大小和项目大小。 |
| Storage | 用于软件和项目文件的 SSD 存储。 |
| Cooling | 全时主动冷却，气流不受限制。 |
| Power | 提供足够的电量以满足峰值系统使用量的 30%。使用交流电源，而不是电池。禁用节能模式、系统睡眠、等等 |
由于 DeepFaceLab 流程需要连续不间断地运行机器数小时，因此建议您不要使用笔记本电脑，除非您可以确保最佳的散热和电力传输。您将面临笔记本电脑许多组件过热的风险，包括 GPU、CPU、电源和电池。
系统优化
| Enable Hardware-Accelerated GPU Scheduling | 开发商推荐。 |
|---|---|
| Increase paging file size | 帮助减少内存不足 (OOM) 崩溃。 |
| Disable Windows animations and effects | 减少 Windows 保留的 VRAM 量。注意：Windows 更新可能会将其重置为默认值。 |
| NVIDIA NVLink for multiple GPU | 多 GPU 用户报告性能显着提高。 |
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