深入浅出理解扭曲的作用

xunlian

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1.什么是扭曲，是不是45度的SCR人脸和50度的DST人脸通过扭曲后，可以换出50度的SCR人脸

2.扭曲的作用是什么,GPT说扭曲可以增加泛化功能，什么是泛化？
3.训练中扭曲应该训练多久。
4.为什么开启扭曲时，第5列很像，关闭扭曲后训练了一个晚上，第5列又不像了？



进入正题前，先看下面两张图
   

                       图1                                                                    图2

我想各位都认识两张图中字，都是王。从小老师教我们王的写法如图1，但是生活中，各种原因，人们对于王的写法可能有很多种，图2只是例举一部分。但是你看到图2的时候，基本都能意识到都是王字。
那好，如果我们把图1 当做是SCR，图2当做是DST。你看到图2中的各种王字的写法，立刻就会在脑中想到图1，王字的正规写法。是不是有点换脸的意思？


我们在联想一下，图2的各种王，是不是相当于图1的变化，虽然是变化，但是也是有条件的变化，不是无脑变，基本保持了王字的整体结构。那我们是不是也可以理解成图1经过扭曲后，产生的图2中的各种王？



当你能基本理解上面的解释，我们开始进入正题。
当图1经过扭曲后，产生了图2中各种王字，但是图2的王 万变不离其宗，其实就是图1.就像数学中，当X=某个区间时，X=Y。我们把X=DST，Y=SCR，这是不是就是某位SCR的专丹?


提问：图1经过扭曲，就一定会扭曲成图2中的王，不会扭曲成像 土，士，丰等别的字。扭曲成丰时，难道也能达到换出王的效果？
答：扭曲后，也可能会扭曲成土，士，丰，甚至扭曲成 工 玉等字，但是不用担心，因为有我们有一个帮手-LOSS损失函数，在loss函数的帮助下，即使扭曲成了土，士，丰，通过LOSS函数，王和土，士，丰进行对比，会剔除土，士，丰等字的影响。因为土，士，丰这些字的损失值比图2中各种王字的损失值都大。换一种说法，图2中的各种王字，在loss函数的对比下，损失值基本是相同的，而且也是损失值最小的。
可能这个回答你不太好理解。
再换一个说法，当某张SCR经过扭曲后，会生成N张图片，这些图片其实都不一样，但是其中有M张图片，在LOSS函数综合考虑下：比如情况1：嘴巴像，眼睛不像 损失值判定1，情况2：嘴巴不像，眼睛像，损失值也判定1，但是N-M后剩下的图片损失值都大于1。这样M图片集是不是就相当于图2中的各种王。


现在我们模拟一个训练环境，此时经过1000迭代。


我们通过一个圆再来直观的来理解。下图是一张圆心（0.0），半径1CM的圆。
        
                       SCR                                                                              DST

某个SCR素材坐标（0.0），通过扭曲后，生成了大量图片，其中有很多张图片通过LOOS函数判定，损失值都为1，而且此时1的损失值是系统中最小的。也就是说生成图片是最接近SCR素材（0.0）。所以如图所示，这个SCR在扭曲后，生成了一个半径1的坐标集。简单取4个坐标（0.1）（0.-1）和（1.0）（-1.0）。这4个点到（0.0）距离都是1，而且只要是圆上的点，到（0.0）都是1。
随着我们不断的训练下去，随着损失值不断减小，圆的半径也会越来越小。但是只要有这个圆，唯一最优解就不唯一。唯一最优解不唯一又意味着什么，那就是条条大路通罗马，即所谓的泛化能力
DST的训练同理。

我们想像一下，如果DST（0.0）要换出SCR（0.0）.需要怎么做？
1、非扭曲状态下：只有点对点换（0.0）换（0.0），可问题是 SCR和DST本身就不同，所以根本就不存在所谓（0.0）换（0.0）
2、扭曲状态下：SCR扭曲出一个集合，DST也扭曲成一个集合。只要DST集合中的一个坐标和SCR集合中的一个坐标最为接近，是不是就相当于DST的（0.0）换出了SCR中的（0.0）.是不是大大增加了匹配的概率？

以上只是一个简单的比喻，换脸的模型远远要复杂的多。
以DF架构为例，共享编码器，分离解码器。
SCR和DST在同一个编码器的编码下进行统一编码。编码为通用特征特征+个性特征。
通用特征：人脸角度，人脸轮廓（圆脸 国字脸 瓜子脸）五官比例
个性特征：肤色  表情  痣 皱纹 等
当我们要高质量的进行换脸，SCR和DST的通用特征和个性特征就必需接近匹配。

回到扭曲的正题，
开启扭曲后，SCR的通用特征和个性特征都会进行扭曲，训练的越久，就会类似形成一个以圆，圆上的各点就是扭曲出的各种特征。当DST的特征刚好在这个圆上，就匹配上了。
关闭扭曲训练时怎么样呢？
关闭扭曲训练，就如同直接把图1的王 送入编码器，由于没有扭曲，LOSS函数只会认为只有图1的王 规规矩矩的三横一竖，才会是损失值最小的王，输入图2的王 损失值都大。这样持续训练下去，就不会形成类似圆，而可能会是一个线段。
我们对比一下 一个半径是1的圆 和1个长度是1的线段，哪个范围大？肯定是圆啊。


回顾开头几个问题：
1.什么是扭曲，是不是45度的SCR人脸和50度的DST人脸通过扭曲后，可以换出50度的SCR人脸
5度小角度 基本可以换出来，但是换出来的结果远没有SCR原生50度的脸效果好。原因就是 SCR没有50度的，但是在扭曲作用下，可以把45度脸再旋转5度，不就是50度了吗。但是旋转的50度肯定没有原生50度质量好（神态 表情等）。但是对于大角度，扭曲是没有办法的。特别是DF架构，大家都有体会。

2.扭曲的作用是什么,GPT说扭曲可以增加泛化功能，什么是泛化？
开头已经用大篇幅解释了扭曲的作用，GPT说的泛化，其实就是扭曲形成的圆，因为圆上的点都是某个SCR的最优解，所以大大增加了DST匹配的概率（单SCR多DST万能丹原理）


3.训练中扭曲应该训练多久。
一般80%扭曲 20%非扭曲


4.为什么开启扭曲时，第5列很像，关闭扭曲后训练了一个晚上，第5列又不像了？
在扭曲阶段时，SCR的最优解最多，DST刚好匹配到了最优解。关闭扭曲后，SCR最优解开始减少，DST没匹配上，自然就不像了。

hzy

形容很贴切

AYYA

就喜欢这些纯理论的帖子，虽然读了几遍才理解。谢谢大佬的指点

狗蛋

听到一个说法，liae架构的模型，经过大量的扭曲后，然后关闭扭曲继续训练，无论训练多久都不会趋向于dst，有这个说法吗。

yzc281

大佬咱能不能严谨点，那叫SRC，不是SCR

吾乃常扇赵子龙

豁然开朗

zj13528

学习了

xunlian

狗蛋 发表于 2025-3-18 23:14
听到一个说法，liae架构的模型，经过大量的扭曲后，然后关闭扭曲继续训练，无论训练多久都不会趋向于dst， ...

LIAE不管怎么练 始终都摆脱不了DST的影子。
不单单是共享解码器的原因，LIAE还有一个所谓的中间层，这个中间层是DST+SRC特征组合。
DF架构 是DST去SRC的解码器进行换脸，LIAE却是这个DST+SRC特征组合去共享的解码器换脸。
这就是LIAE的光影好的原因。
LIAE设计初衷就是在DST的脸上重现SRC的五官，脸型和光影是DST，眼睛嘴巴鼻子是SRC

不管DF还是LIAE 都不能无脑换脸，SRC和DST 越相似 换脸效果就越好

燕翎风

感谢大佬分享经验

dabao21

所以我想问，开启扭曲之后，再关闭扭曲是为了什么？