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【求助】预训练是否不能用SRC和DST的照片?

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高级丹师

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 楼主| 发表于 2025-9-8 21:36:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
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Deepseek告诉我,预训练放进SRC和DST的照片会影响正式训练,但是我已经把SRC的照片放进去预训练了(DST没有放进去),

我不想重新训练,请问还有补救的方法吗?

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高级丹圣

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发表于 2025-9-8 23:03:04 | 显示全部楼层
只要你预训练数据足够离散、有多样性,根本不影响,而且预训练数据最好包括一部分src和dst,预训练数据集单靠ffhq是不够的,剔除遮挡、污染和高噪声素材之后只有一万张可用
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初级丹圣

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万事如意节日勋章

发表于 2025-9-8 23:05:32 | 显示全部楼层
你已经开始训练了吗?
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 楼主| 发表于 2025-9-9 20:50:17 | 显示全部楼层
本帖最后由 燕尾服的幻影 于 2025-9-9 20:52 编辑
周二珂周三鸽 发表于 2025-9-8 23:05
你已经开始训练了吗?
还在预训练,还没开始正式训练。
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 楼主| 发表于 2025-9-9 20:58:31 | 显示全部楼层
dfl9999 发表于 2025-9-8 23:03
只要你预训练数据足够离散、有多样性,根本不影响,而且预训练数据最好包括一部分src和dst,预训练数据集单 ...

谢谢回复。你的说法跟Deepseek刚好相反,Deepseek让我不能放src和dst预训练,它是这样说的:

预训练模型的核心任务是学习通用人脸特征。现在它已经提前见过了你的SRC,这意味着:

模型已经“认识”了你的SRC:它已经学习了SRC的特定特征(独特的五官、肤色、痣等)。这听起来好像是好事?其实不然。

正式训练时的目标冲突:在正式训练阶段,模型的本职工作是 “从零开始学习这个新的SRC” 。但现在,它的权重中已经存在关于SRC的“记忆”。这会导致两个问题:

        懒惰/不专注:模型可能会依赖于预训练中的记忆,而不是认真地从你提供的SRC素材集中学习所有角度和表情。这可能导致它无法很好地泛化,对于SRC集中某些角度或表情表现很差。

        过拟合风险:模型可能会过快地“记住”SRC,导致在训练初期就出现很强的细节,但这些细节可能是片面和扭曲的,缺乏灵活性。最终结果可能在某些帧上完美,但在其他帧上崩坏。

简单比喻:
这就像让学生提前偷看了考试的一部分答案。在正式复习(正式训练)时,他可能不会全面复习所有知识点,而只依赖记忆中的碎片答案,导致知识体系不完整,考试中遇到没背过的题目就不会做了。

不过我觉得这可能是AI的“幻觉”,既然你说没问题那我就放心了。
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
燕尾服的幻影 发表于 2025-9-9 20:58
谢谢回复。你的说法跟Deepseek刚好相反,Deepseek让我不能放src和dst预训练,它是这样说的:

预训练模型 ...

ai幻觉是因为你提供的信息不够立体产生的,ai没有足够信息进行逻辑反推来自我纠正,单独的句式提问最容易这样,所以我提问都是用逻辑链加上已经印证实践结果来提问,如果你有一万张src,预训练投入几十张就够了,大量重复素材会让模型陷入偏向性甚至造成噪声
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