当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用，各种参数配置，各有优化技能之后。唯一约束你的可能是电脑配置。
CPU能跑，但是慢到怀疑人生，低配模型都得跑一周
低配显卡，显存不够，H128 根本就跑不起来，BS稍微大点就蹦了
本地不行，其实可以用GPU服务器，但是价格不比买个高配显卡便宜。
深度学习玩的就是配置，配置太差怎么办？ 花钱升级咯。
没钱怎么办？ 本来想说“凉拌”，但是经过多日研究，还是找出了一条路子。对于那些愿意研究，但是配置较低的同学来说，最适合不过了。
前奏有点长哦，下面马上进入高潮。
1.初识谷歌的Colaboratory
今天要介绍的是Google 提供的Colaboratory 。 Colaboratory 是免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。
Colaboratory网址：https://colab.research.google.com/
简而意之，这是一个可以让你免费执行Python代码的平台。从配置上来说，除了CPU之外还能免费使用GPU。 GPU的配置是Tesla K80, 显存11G， 服务器自带显卡驱动，11G显存啊，这配置相当可以了。 这么一看，是不是很适合运行DeepFaceLab了。
2. 了解一下DeepFaceLab_Colab
但是对于小白来说，Jupyter 是什么鬼？ Python代码我又不懂！ 这个时候就需要懂的借用别人的智慧结晶了。
我们可以将目光移至全球最大男性交友网站GITHUB：https://github.com/dream80/DeepFaceLab_Colab。 在这个页面上，有几个以ipynb为后缀的文件，这就是已经写好的Colab代码，而且是专门针对DeepFaceLab。
3. 搞起来，看操作了
首先，点击DeepFaceLab_Colab_zh_cn.ipynb， 然后点击Open in Colab打开。
然后，根据打开页面上的提示一步步运行。 Colab 上面的步骤和本地运行DFL类似。
只是由于是在云端运行，Colab最多用12个小时环境就会重置，所以你需要把项目保存到谷歌云盘上，然后把谷歌云盘挂载到Colab。如果Colab重置了，你只需要重新挂载云盘，然后安装依赖就可以了。
如果你有一定的Linux，Python，Colab技术基础，上面的界面一看就懂了。如果你不懂，那么先按照提示一步一步点下去，点到最后，就能在谷歌云盘上看到结果了。Colab页面上也有提供预览的代码。
Google Drive：https://drive.google.com/drive/my-drive （需要自备梯子）。
提示：
凡是开头是[]，鼠标移过去变成“播放”按钮的都可以点。在训练模型环节，可以H128，SAE 二选一。
因为这是进阶攻略，就不展开讲了，有基础一看就会，会专研的也能学会。怕麻烦买个显卡最简单^_^。
至于DeepFaceLab基础使用方法可以参考之前的文章。