當學會了換臉軟件DeepFaceLab基本使用，各種參數配置，各有優化技能之後。唯一約束你的可能是電腦配置。
CPU能跑，但是慢到懷疑人生，低配模型都得跑一週
低配顯卡，顯存不夠，H128 根本就跑不起來，BS稍微大點就蹦了
本地不行，其實可以用GPU服務器，但是價格不比買個高配顯卡便宜。
深度學習玩的就是配置，配置太差怎麼辦？ 花錢升級咯。
沒錢怎麼辦？ 本來想說“涼拌”，但是經過多日研究，還是找出了一條路子。對於那些願意研究，但是配置較低的同學來說，最適合不過了。
前奏有點長哦，下面馬上進入高潮。
1.初識谷歌的Colaboratory
今天要介紹的是Google 提供的Colaboratory 。 Colaboratory 是免費的 Jupyter 筆記本環境，不需要進行任何設置就可以使用，並且完全在雲端運行。
Colaboratory網址：https://colab.research.google.com/
簡而意之，這是一個可以讓你免費執行Python代碼的平臺。從配置上來說，除了CPU之外還能免費使用GPU。 GPU的配置是Tesla K80, 顯存11G， 服務器自帶顯卡驅動，11G顯存啊，這配置相當可以了。 這麼一看，是不是很適合運行DeepFaceLab了。
2. 瞭解一下DeepFaceLab_Colab
但是對於小白來說，Jupyter 是什麼鬼？ Python代碼我又不懂！ 這個時候就需要懂的借用別人的智慧結晶了。
我們可以將目光移至全球最大男性交友網站GITHUB：https://github.com/dream80/DeepFaceLab_Colab。 在這個頁面上，有幾個以ipynb爲後綴的文件，這就是已經寫好的Colab代碼，而且是專門針對DeepFaceLab。
3. 搞起來，看操作了
首先，點擊DeepFaceLab_Colab_zh_cn.ipynb， 然後點擊Open in Colab打開。
然後，根據打開頁面上的提示一步步運行。 Colab 上面的步驟和本地運行DFL類似。
只是由於是在雲端運行，Colab最多用12個小時環境就會重置，所以你需要把項目保存到谷歌雲盤上，然後把谷歌雲盤掛載到Colab。如果Colab重置了，你只需要重新掛載雲盤，然後安裝依賴就可以了。
如果你有一定的Linux，Python，Colab技術基礎，上面的界面一看就懂了。如果你不懂，那麼先按照提示一步一步點下去，點到最後，就能在谷歌雲盤上看到結果了。Colab頁面上也有提供預覽的代碼。
Google Drive：https://drive.google.com/drive/my-drive （需要自備梯子）。
提示：
凡是開頭是[]，鼠標移過去變成“播放”按鈕的都可以點。在訓練模型環節，可以H128，SAE 二選一。
因爲這是進階攻略，就不展開講了，有基礎一看就會，會專研的也能學會。怕麻煩買個顯卡最簡單^_^。
至於DeepFaceLab基礎使用方法可以參考之前的文章。
更多內容參見：https://www.deepfakescn.com
