DeepFaceLab 使用了多種模型，用于不同的任務(wù)和應(yīng)用。

以下是一些常見的模型：(1) SAEHD ( Selective Autoencoder High-Definition )。

SAEHD 是 DeepFaceLab中常用的自編碼器模型。

它可以學(xué)習(xí)和提取人臉圖像的特征表示，以用于后續(xù)的合成和重建。

(2) H64/H128/H256/H512。

這些模型是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成器和判別器模型。

它們可以實(shí)現(xiàn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化，以生成逼真的合成圖像或視頻。

(3) Lite。

Lite 模型是一個(gè)輕量級(jí)的自編碼器模型，用于快速訓(xùn)練和生成圖像。

它適用于一些簡(jiǎn)單的任務(wù)和快速迭代。

(4)XSeg(Extended Segmentation Model)。

XSeg 也稱為遮罩模型，是用于人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和分割的模型。

它可以準(zhǔn)確地定位和提取人臉的重要特征點(diǎn)，以用于后續(xù)的合成和融合操作。