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    Quick96 vs saehd. 求助，训练Quick.

    Quick96 vs saehd Now, when i am merging using merge quick96, the merging is stuck at 100% and nothing is being saved. You can decide on the most appealing result by pressing options such as Q-A / W-S / E-D / R-F / T-G / Y-H-N / U-J. Is it SAEHD is a new heavyweight model for high-end cards to achieve maximum possible deepfake quality in 2020. You should spend time studying the workflow and growing your skills. Please advise. bat or 7) merge SAEHD. Will ask resolution choose 128, 256, or anything similar. The study was conducted by implementing the Deepfacelab model and comparing it with the Faceswap CNN model. A skill in programs such as AfterEffects or Davinci Resolve is also desirable. Final video here: https://www. Quick96 uses DF-UD architecture explicitly. 1 硬件配置要求不同 本教程为图文教程，使用linux命令进行训练，核心操作如：bash6_train_Quick96_no_preview. 2. 1 什么是预训练（Quick96已有预训练模型） 预训练就是在开始训练各种模型前，选定一组适合你自己机器配置的参数后，用作者提供的15800多张各种脸先进行训练，这个预训练的结果可以用于后续的多种不同人物的训练，加速出结果。 双击批处理文件 训练轻量级模型 train Quick96. There are two methods available: Quick96 and SAEHD. The hypothesis is that GAN will perform better On Tue, 15 Feb 2022, 9:25 AM Julia222222, ***@***. bat SAEHD模型有丰富的参数调整，可以取得更好的效果。 Hi all, I’m a newb, I’m using the DeepFaceLab_DirectX12, but there is no “export Quick96 as dfm”, only AMP & Saehd to dfm. However note that it is THIS IS NOT TECH SUPPORT FOR NEWBIE FAKERS POST ONLY ISSUES RELATED TO BUGS OR CODE Expected behavior Im trying to train with SAEHD. Top. py", line 240, in on_initialize I've been trying to run 6) train SAEHD. com/watch?v=PPCLV2c3Adc&t=3s===== Model Train Quick96 model: 6) train SAEHD. Grab DeepFaceLab for free here - https://github. SFW Deepfakes ONLY. Keymaster. 1 泛化能力优化 2. 12 CUDA 版本 Quick96 9. bat，不需要设置参数。这里重点说下重量级的SAEHD。 首先，新手务必找个预训练模型（仙丹）来继续训练，会大大减少时间、提升效果！！！ 使用仙丹后再训个几万次迭代吧，后期打开LRD和GAN。使用仙丹，分辨率没法改。 Everything looks like in the videos untill I reach step 6: "train SAEHD". qq_20433251: 我有他这个源码. Add a Comment. 技术标签： DeepFaceLab. In SAEHD, you can choose the resolution that you 关于视频换脸软件DeepFaceLab的完整使用流程已经在上一篇介绍过，为了演示方便，当时使用的是Quick96模型，而实际应用中使用最多的是SAEHD模型，后面又推出了AMP模型。那么问题来了，这么多模型，他们有什么差别，如何选择，以及模型相关的操作有哪些？. 0 Easy Tutorial | Part 1 [ 2023 ] 2024-08-31 07:46:00. bat multiple times but no succes. tisnik commented Aug 18, 2022. Start by running ‘7) merge Quick96’ and press Enter a few times to load the default settings. bat（带不动就选 训练 Quick96 train Quick96. 0的完整使用流程已经在上一篇介绍过，为了演示方便，当时使用的是Quick96模型，而实际应用中使用最多的是SAEHD模型，后面又推出了AMP模型。那么问题来了，这么多模型，他们有什么差别，如何选择，以及模型相关的操作有哪些？ 然后选择显卡，如果没有意外，就会出现③中的一行一行跳动的数字，代表已经开始炼丹。其中的Quick96表示模型的类型，除此之外还有SAEHD模型，SAEHD模型做出来的视频质量更好，但是要求的配置更高！ SAEHD模型的训练类似， SAEHDBW model - only this SAEHD one-channel model is available for grayscale, no AMP, QUICK96, RTM, XSeg support. Hi, I have trained the model using quick96, saved after 72000 iterations. Copy link Collaborator. Differences from SAE: + new encoder produces more stable face and less scale jitter + new decoder produces 文章浏览阅读806次。关于视频换脸软件DeepFaceLab的完整使用流程已经在上一篇介绍过，为了演示方便，当时使用的是Quick96模型，而实际应用中使用最多的是SAEHD模型，后面又推出了AMP模型。那么问题来了，这么 Quick96, SAEHD重置 DeepFaceLab更新至2019. 1 saehd参数汇总（默认） 1. bat 这一步是训练模型，所有步骤中最重要，最难，也是最耗时间的部分。目前新版本中主要包含三类模型，分别是Quick96,SAEHD,AMP 。 我把Quick96翻译为轻量级模型，优 Pretrained models can save you a lot of time. bat: Train SAEHD model: 7) merge AMP. There’s no dfm export for Quick96. Download a model that you think will run on your system and change the batch 本文详细介绍了DeepFaceLab中的AMP模型，包括其变形因子功能和训练步骤。此外，还提到了常规模型SAEHD和快速模型Quick96的特点和适用场景。AMP模型在不 Quick96几乎不需要设置参数，打开就用。 SAEHD 有很多参数，可以设置模型像素，模型结构，人脸类型等。 AMP在SAEHD的基础上删减和引入了新的参数，使其更加适合于实时换脸的 本文主讲 SAEHD模型 的训练脚本， QUICK96 类似，不重复展开. DeepFaceLab Code Bug: A potential bug within the SAEHD or AMP model code in So to get a result with the same sharpness, Don't use the quick96, it will only render or train the face in 96 pixels, you may use AMP or SAEHD (I recommend using SAEHD cause it is more customizable). sh赠送50w次训练好的万能模型为：SAEHD. From the project directory, run 6) train Quick96. Q&A. Opinions may vary on this, but you should perform your own tests to be sure. The extracted faces are fed into the model in batches, and processed in the GPU. 本文详细介绍了DeepFaceLab中的AMP模型，包括其变形因子功能和训练步骤。此外，还提到了常规模型SAEHD和快速模型Quick96的特点和适用场景。AMP模型在不同morphfactor值下能实现源和目标脸部的过渡效果，而SAEHD提供多样参数选择，Quick96则以牺牲分辨率换取快速出效果。 SAE是deepfacelab中最好最灵活的模型。通过合理的参数配置，你可以定制自己显卡的专属模型。 新版本更新了SAEHD，SAE的升级版。测试下来，收敛速度和效果要强于SAE。更新一下SAEHD的参数。Enable autobackup? (y/n Quick96适合入门，适合快速合成的项目。特点就是快，缺点就是质量一般般。 SAEHD用于高质量的视频合成，相应的学习和训练的时间也会被拉长。 AMP为了实时换脸而打造，为了这个目的而做了一些优化。 参数不一样 Which is better? For this basic deepfake, we’ll use the Quick96 model since it has better support for low-end GPUs and is generally more beginner friendly. 架构可供选择，而且在重用方面不太通用，需要更长的训练时间，也没有预训练选项，但可以提供更高的质量， 结果看起来更像 SRC。 3. From my test I recommend SOT-M. In SAEHD, you can customize a lot of stuff, from auto encoder resolution to pretraining models. 本帖最后由安妮不安静于2023-11-1414:44编辑1、简单科普AMP在SAEHD的基础上删减和引入了新的参数，使其更加适合于实时换脸的场景。如果你需要能灵活设置参数，实现高质量的视频换脸，那么肯定用SAEHD。如果你训练模型是为了应用在DeepFaceLive中实现实时换脸，那么推 Running the 6 train saehd. Reload to refresh your session. HELP Can you use XSEG and then train using Quick96 or would that not work and only be used with SAEHD? Share Sort by: Best. 2024-08-31 07:31:00. Hi @DynaRIT. The model converts the images into vector I am starting with deepfacelab and I really don’t know what i am doing yet! I have a model trained with more than 500K iterations using train quick96 but now when I hit mergeQuick96 i get all kinds of import and mempory errors. GTX 880M GTX 870M GTX 860M GTX 780M GTX 770M GTX 765M GTX 760M GTX 680MX GTX 680M GTX 关于视频换脸软件DeepFaceLab的完整使用流程已经在上一篇介绍过，为了演示方便，当时使用的是Quick96模型，而实际应用中使用最多的是SAEHD模型，后面又推出了AMP模型。那么问题来了，这么多模型，他们有什么差别，如何选择，以及模型相关的操作有哪些？ 刘亦菲320高清直播dfm模型_SAEHD_model，秒杀其它版本（deepfacelive模型） 爱是寂寞人 ꫛꫀꪝ: 收费的 《天龙八部》源码修复编译通过，花几天时间修复的源码提供下载. bat, but I can't find any models using 7) merge AMP. 2 如标题一样，这是一个很不幸的消息，Quick96，SAEHD重设了，你的所谓的丹或许已经无法再用。所以看到下图不必惊慌，这是正常的，因为SAE也经过多次重置，不经历重置的模型不是成熟的模型（笑而不语）。 Quick96适合入门，适合快速合成的项目。特点就是快，缺点就是质量一般般。 SAEHD用于高质量的视频合成，相应的学习和训练的时间也会被拉长。 AMP为了实时换脸而打造，为了这个目的而做了一些优化。 ### 参数不一样。 Quick96几乎不需要设置参数，打开就用。 There is a more powerful version called the SAEHD which produces better resolution but unfortunately as I do not have a GPU so I ran the model training on my severely underpowered AMD CPU. AMP在SAEHD的基础增加或 Most models (including all of them in that table) are SAEHD, so yes they can be better quality than Quick96. 28. 6) train Quick96. Quick96 works fine, however saehd will not work for me at 我尽量用通俗易懂的语言来解释每一条参数的作用，不需要机器学习基础也能看懂。本文主讲saehd模型的训练脚本，quick96类似，不重复展开 下面以2021年0104英文版为案例讲解，附带中文翻译。 可能跟各汉化版名称说法有出入，请自行对照阅读 0. Press the Tab key to switch between the 以前训练模型的时候都是以模型类型来命名的，现在可以自定义文件名。这样的好处是，同一个目录下，可以训练无数个SAEHD或者Quick96而不会冲突。为了实现这一功能，模型文件中有添加了一个新的配置文件XXXX_default_options. com Training the deepfake model as SAEHD/AMP/Quick96, exporting to dfm. 12. I'l 附带一套100万的SAEHD模型。（建议新手学习完图文教程再使用模型） 软件很简单，其实就几个步骤，不要被那么多的批处理吓到了。 显卡驱动建议使用官方的Geforce Experience更新到最新，避免各种不必要的问题出现。 下载地址看 2楼 我尽量用通俗易懂的语言来解释每一条参数的作用，不需要机器学习基础也能看懂。本文主讲 saehd模型 的训练脚本， quick96 类似，不重复展开. COLOR TRANSFERS: Only SOT-M and LCT. 2 收敛速度优化 前言 学会了基本操作之后，你出来的效果也许并不理想。或者说你需要在速度和性能之间做一个平衡，或者你想要更高的清晰，更加完美的融合效果。 How can I use a SAEHD model and transfer it into DFM? how can I use a DFM model?? Share Add a Comment. Quick 96 - 测试模型，采用SAEHD DF-UD 96分辨率参数和Full Face人脸类型，用于快速测试。 4. bat is working perfectly. ***> wrote: I think, but I am not sure, you have to train Quick96 first before do a SHAED training, because the first time I used deepfacelab I did so and it worked, and the second time I 双击 训练 SAEHD train SAEHD. Trouble with train Quick 96 and SAEHD in deep face lab #5546. cef_133. as Elon MuskFeel free to use this deepfake example video for r 目前DeepFaceLab拥有三种不同类型的脸部模式，H64和H128是半脸(half face)模型，DF LIAEF128 Quick96是全脸(full face)模型，SAE SAEHD拥有半脸 (half face) 和中脸 (medium face) 和全脸(full face)三种模式，本篇文章就说一说这些“脸”的区别。 半脸模型： You signed in with another tab or window. 0 Quick96 Deepfake at 1 Million IterationsFeaturing Iron Man's Robert Downey Jr. It always stop at 40%. py", line 240, in on_initialize SAEHD HELP Trouble with train quick 96, SAEHD in DeepFaceLab Aug 18, 2022. I also tryed the Quick96 modell and it gave me "memory allocation error" Reply reply I downloaded the DFM file in DeepFaceLive and copied it to the workspace/model directory in DeepFaceLab. gpu: asusrog strix rtx4090, cpu:intel13900kf. dat。模型文件后缀从H5变成了npy。 其中的Quick96表示模型的类型，除此之外还有SAEHD模型，SAEHD模型做出来的视频质量更好，但是要求的配置更高！ 开始训练模型后，还会跳出一个新的窗口预览窗口，上面有使用帮助，迭代历史，迭代次数，还有五列头像。 关于视频换脸软件DeepFaceLab3. deepfakery. You signed out in another tab or window. You might have too many src files, and/or poor quality images. 标签：DeepFaceLab 重置 SAEHD 2019. 0 Quick96. 我们可以等Quick96训练一天再看结果。 但是如果我们通过Quick96已经确认脸部和训练都没有什么问题，而96的分辨率无法满足视频的清晰度，那么也可以停下来，用SAEHD来进行训练。 6) train SAEHD. 这一步是训练模型，所有步骤中最重要，最难，也是最耗时间的部分。目前新版本中主要包含三类模型，分别是Quick96,SAEHD,AMP 。 我把Quick96翻译为轻量级模型，优点是所需配置低，显存低，速度 ai实时换脸不同架构模型效果对比。 具体对比效果如下图 基于同一套素材，同样的参数训练。 总结来看，amp细节饱和度更高，对脸型的兼容性比saehd更好。 光影效果amp相对saehd来说，略差一些，一些光影反馈也稍微弱 目录 前言 第1章 saehd模型训练参数详解 1. bat 可以继续训练，进度不会丢失; 如下是几个小时训练的进度，分别是低于1000，1000 ~ 2000，2000 ~ 3000 3个阶段的，建议更多时间训练高于万次或者自己满意为止 如标题一样，这是一个很不幸的消息，Quick96，SAEHD重设了，你的所谓的丹或许已经无法再用。所以看到下图不必惊慌，这是正常的，因为SAE也经过多次重置，不经历重置的模型不是成熟的模型（笑而不语）。 另外还有CU Hi, I have trained the model using quick96, saved after 72000 iterations. Just keep all setting default. I can only see my own trained Quick96 model using 7) merge Quick96. I tried several times and have been days searching for the whole internet with no luck. A pretrained model is created with a pretrain faceset consisting of thousands of images with a wide variety Quick96 (2-4GB)：低配电脑可用 特点： 96x96 分辨率 只支持Full Face Batch size 4 默认DF-UD结构 6) train SAEHD. Viewing 15 topics With SAEHD you can select either architecture and any combination of 0-4 variations. com/iperov/DeepFaceLabWelcome to my quick and easy tutorial on how to create DeepFakes using DeepFaceLab. 2 参数详解 第2章 saehd模型训练关键参数优化 2. Sort by: Best. 什么是参数？ 参数是控制模型结构与模型训练方法的一些值. 7) merge SAEHD And you’ll see an interactive screen. The Quick96 method is simpler to use but may yield slightly lower quality results compared to the more complex SAEHD method. 0 指南将作为参考和涵盖整个过程的分步教程。DeepFaceLab dlib face GPU运行，关于视频换脸软件DeepFaceLab的完整使用流程已经在上一篇介绍过，为了演示方便，当时使用的是Quick96模型，而实际应用中使用最多的是SAEHD模型，后面又推出了AMP模型。那么问题来了，这么多模型，他们有什么差别，如何选择，以及模型相关的 相比而言，quick96的效果和saehd差别比较明显。前者的脸色会比较惨淡一些，清晰度也会差一些。而saehd不同像素之间的差别好像不是很明显。dfhd和df结构，似乎也没有体现出什么差别，我甚至觉得默认的df效果更好，而dfhd的时间却多出了很多很多。 File "C:\Users\kadik\Downloads\DeepFaceLab_DirectX12_internal\DeepFaceLab\models\Model_Quick96\Model. You should start using SAEHD once you’ve got DFL running with Quick96. youtube. bat: Merge AMP model to destination images: 7) merge Quick96. In the merger window you will see a map of keyboard commands. 在硬件要求上，AMP模型对硬件资源的需求最高，其次是SAEHD，最后是Quick96。这意味着，在同等硬件条件下，AMP模型的性能最佳，而Quick96则适合对硬件资源要求较低的场景。 在应用场景方面，Quick96适合初学者快速合成项目，虽然质量一般，但操作简便。 SAEHD model history for Bean to Garland - settings below. I would expect better clarity by now. . 0_windows64版本支持mp4，附带vs2022工程 I can only see my own trained Quick96 model using 7) merge Quick96. bat 与 SAEHD 不同的是，它没有不同的. New. 赠送50w次训练好的万能模型为： SAEHD. Controversial. Quick96几乎不需要设置参数, 或者只需要设置一些简单的, 基本上是开箱即用. 入门或者配置低可使用轻量级的train Quick96. 0 Installation Tutorial (AMD NVIDIA Intel HD) 然后选择显卡，如果没有意外，就会出现③中的一行一行跳动的数字，代表已经开始炼丹。其中的Quick96表示模型的类型，除此之外还有SAEHD模型，SAEHD模型做出来的视频质量更好，但是要求的配置更高！ SAEHD模 具有可调整的变形因子，后期更考验合成技术、经验。与SAEHD不同的是，它没有不同的架构可供选择，并且在重复使用时，不太通用，需要更长的训练时间，也没有预训练的选项，但可以提供好的效果，结果看起来更像src fixed Quick96 and removed lr_dropout from SAEHD for OpenCL build. Not sure what to do now. A potential compatibility issue between my RTX 4060 Ti and DeepFaceLab, especially with SAEHD and AMP models. Naming conventions for the model for easy reference. 什么是参数？ How to pretrain models for DeepFaceLab deepfakes. 简称SAEHD：High Definition Styled AutoEncoder 之前各种文章都是用的这个模型（也没别的啊）。 . In this video I explain what they are and how to use them. For iteration number just run training and look at iteration number Quick96适合入门，适合快速合成的项目。特点就是快，缺点就是质量一般般。 SAEHD用于高质量的视频合成，相应的学习和训练的时间也会被拉长。 AMP为了实时换脸而打造，为了这个目的而做了一些优化。 参数不一样。 Quick96几乎不需要设置参数，打开就用。 Unfortunately, there is no "make everything ok" button in DeepFaceLab. bat: Merge Quick96 model to destination images: [12] absolute pixel difference – Sort 目前仅剩下Quick96和SAEHD模型。 在换脸软件中H64可以说是经典模型，在AI换脸爆火的时候，当时那些看起来牛逼哄哄的视频背后的算法都是和H64类似的。 4. I'm personally wondering Comparison between using DFL Quick96 to train with 50k iterations (left) versus using a pre-trained model (1 million iterations) and then using DFL SAEHD for a further 100k iterations. (SAEHD) DeepFaceLive Models (DFM) DeepFaceLab; DeepFaceLive; Machine Video By contrast, DeepFaceLab currently offers only three models – SAEHD (the standard choice, and long-since ported to FaceSwap), the almost equally popular AMP, and a lightweight ‘tester’ model called Quick96. kx401. 交互方式做了改变 1、SAEHD模型做出来的视频质量更好，但是要求的配置更高。 2、退出后再次点击train Quick96. 下面以2021年0104英文版为案例讲解，附带中文翻译。 可能跟各汉化版名称说法有出入，请自行对照阅读. ##Information: DFL Build: 01_04_2021 Computer: -CPU: AMD Ryzen7 3700X 8-c 如果您想知道如何制作 deepfake，那么您来对地方了！本 DeepFaceLab 2. 同小白，意见仅供参考。这是不是用的现成的模型啊。进去的时候，有没有一个2秒内回车更改参数，可以把一个batch size改小一点，比如，原来是8，先改成4，能运行了，再慢慢调大。 XSEG AND QUICK96 TRAINING . Just to make sure 关于视频换脸软件DeepFaceLab的完整使用流程已经在上一篇介绍过，为了演示方便，当时使 DeepFaceLab系列教程及最新汉化软件下载地址：http://www. issue with SAEHd training . 下面以2021年0104英文版为案例讲解，附带中文翻译。 可能跟各汉化版名称说法有出入， r/DeepFakesSFW: A Safe Place For Deepfakes. 修复Quick96,SAEHD模型针对Opencl版本移除了lr_dropout的参数。 CUDA build now works on lower-end GPU with 2GB VRAM: CUDA版本现在可以运行在低显存（2G+）设备. DeepFaceLab 2. For this tutorial we will only be using a few of these commands. SAEHD 有很多参数，可以设置模型像素，模型结构，人脸类型等. Don't put it to too high unless you have a extremely beefy gpu as it will use more vram and will take forever per iteration. bat or To be fair in our comparison, Quick96 Quick96 \rm Quick96 mode is taken: a lightweight model that DF structure underneath, which outputs the I o u t p u t subscript 𝐼 𝑜 𝑢 𝑡 𝑝 𝑢 𝑡 I_{output} of 96 × \times 96 resolutions (without GAN GAN \rm 双击批处理文件 训练轻量级模型 train Quick96. False for saehd training. Quick96 seems to be something you want to use if you're just trying to do a quick and dirty job for a proof of concept or if it's not important that the quality is top notch. bat. 00:00 Start00:21 What is pretraining?00:50 Why use i 求助，训练Quick. 由于Quick96不可调节，因此您将看到命令窗口弹出并仅询问一个问题-CPU或GPU（如果您有更多问题，它将选择其中之一或同时进行训练）。 Use SAEHD train preset. Open DynaRIT opened this issue Aug 18, 2022 · 2 comments Open File "C:\Users\kadik\Downloads\DeepFaceLab_DirectX12_internal\DeepFaceLab\models\Model_Quick96\Model. I find that: models_opt_on_gpu: True will produce faster iteration times, and maybe even allow you to increase your batch size, which may also improve your per-iteration results. Thank you. 1版本的斩除，以后只有cuda9. 2 Quick96 最快速的模型，没有任何选项，固定96分辨率，全脸。 因为固定了选项，所以会自动用作者提供的预训练数据（所以很快）。 可以用在低端显卡上，比如2GB+的NVidia Saved searches Use saved searches to filter your results more quickly The next step in the Dip Fake process involves creating the virtual face – the face that will replace the original in the destination video. Actually I only can run quick96. All reactions It only gave 'out of memory' errors on the 6) 关于DeepFaceLab的完整使用流程已介绍过，当时用的是Quick96模型，但是实际应用中使用最多的是SAEHD模型，后面又推出了更新的AMP 模型。 Quick96; SAEHD; AMP; 那他们有什么差别，如何选择，以及模型相关的操作有哪些呢？ 1 不同模型的差别 1. i am very new to deepfacelab and have had no issues until now, i have learned xseg face models and training now and am interested in getting better models results, as i have read SAEHD training is fantastic and gets results (used quick96 before) but i am running into an issue and trainer isnt running here is the 如标题一样，这是一个很不幸的消息，quick96，saehd重设了，你的所谓的丹或许已经无法再用。所以看到下图不必惊慌，这是正常的，因为sae也经过多次重置，不经历重置的模型不是成熟的模型（笑而不语）。 另外还有cuda avx10. 0. bat file to begin the training process. 如标题一样，这是一个很不幸的消息，Quick96，SAEHD重设了，你的所谓的丹或许已经无法再用。所以看到下图不必惊慌，这是正常的，因为SAE也经过多次重置，不经历重置的模型不是成熟的模型（笑而 一，使用预训练(Pretrain)的模型 1. If I click it it does show me something but stops bevore showing me the model or any kind of progress. Please help. 6886. Should be below Quick96 train preset. Best. You switched accounts on another tab or window. Open comment sort options. All the other training model are not working in my pc. bat, but I can’t find any models using 7) merge AMP. 0. bat） Qt96合适低配电脑玩的轻量模型，对显卡要求不高，缺点在于像素太低，没有高级参数选项，合成效果差。 AMP模型对素材要求高，操作复杂，不适合新手。 Saved searches Use saved searches to filter your results more quickly About Press Copyright Contact us Creators Advertise Developers Terms Privacy Policy & Safety How YouTube works Test new features NFL Sunday Ticket Press Copyright DeepFaceLab 2. AMP uses its own architecture explicitly. March 26, 2022 at 9:12 am #3591. Old. This forum has 57 topics, 90 replies, and was last updated 3 days, 12 hours ago by vaibhavjha. 2的版本，那么以后只有cuda和 This article investigates the topic of DeepFake Generation, comparing two models, GAN and CNN, and analyzing their similarities and differences in the context of Faceswap. eyjyxo vdhlpqe cnae azio hwc yipnqrg tdtv nznsegd dkbe oqjysv gzkz ltcs hmbzea klzdxk rxmt