‌DeepFaceLab参数设置直接影响换脸效果的质量和效率，核心参数包括模型类型、分辨率、batch size、训练时长等，合理配置可显著提升生成视频的自然度和训练速度。‌

1. ‌模型类型选择‌

   • ‌SAEHD（自适应编码器）‌：适用于大多数场景，支持高分辨率换脸，可调节细节层次。
   • ‌AMP（自适应混合模型）‌：适合复杂面部动作，如大笑或转头，但训练时间较长。
   • ‌Quick96‌：适合快速测试或低配置设备，牺牲部分精度换取更快的训练速度。

2. ‌分辨率设置‌

   • 分辨率越高（如256、512），细节越清晰，但对显存要求大幅增加。
   • 低分辨率（128以下）适合入门或低配显卡，但可能出现边缘模糊问题。

3. ‌Batch Size调整‌

   • 较大的batch size（如8-16）可加快训练，但需足够显存，否则易导致崩溃。
   • 小batch size（2-4）适合显存有限的设备，但训练迭代次数需相应增加。

4. ‌训练时长与迭代次数‌

   • 基础换脸通常需5万-10万次迭代，高质量结果可能需要20万次以上。
   • 启用‌GAN训练‌（0.01-0.1强度）可增强皮肤纹理，但需在后期阶段加入以避免失真。

5. ‌其他关键参数‌

   • ‌Face Type‌：选择“whole_face”可包含额头区域，适合发型一致的场景。
   • ‌Learning Rate‌：默认值（0.0001）适合多数情况，过高可能导致模型不稳定。

合理搭配上述参数能平衡效果与效率，建议先从小规模测试开始，逐步调整至最优配置。