一个关于脸部定位点和万能丹的冷知识

Aufheben

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就是

脸部的定位点 (用MVE标的那些)，应该是只会在训练的时候生效，而且和训练的算法相关。
所以对于万能丹来说，因为不用训练，合成人脸应用的素材，只要切脸能把整张脸都包括在图片内，就没有问题。不必仔细修定位点。
但是对于传统手法先训练再合成，就要把标打好。不然在训练时，等选项时反而是副作用。
因此，用高质量的定位素材训练万能丹，很可能是“磨刀不误砍柴工”，后续丹练好了，即使是半小时的长素材，因为不用仔细校对定位点，修改起来也快。基本上是机器在做事。

当然，以上情况是我根据实操猜的，有开发过的大佬欢迎指正~

seancai110

landmark训练的时候不会输入进模型，只是用来切脸和合成对齐的。所以没有完全对上五官也没事。

lknet

因此，用高质量的定位素材训练万能丹，很可能是“磨刀不误砍柴工”

我感觉相反
我的理解是高质量的素材喂出来的丹有可能适应不了乱七八糟不精确的素材,细面吃多嚼不了粗糠.
高精确素材带来的好处是降低训练的难度而不是适应度,底精确度的素材的好处应该是增加丹的适应度坏处是增大丹的训练难度.dfl本身就有一定范围的变形移位操作,所以较小的标记误差是完全没问题的,就相当于把dfl的变形移位由比如10%调整到比如20%,如果全是100%精准的素材,模型需要学习的和能接受的误差就是大概10%,超过10%的部分肯定就不行了,如果素材本身误差有10%,再加上dfl的10%,模型需要学习和能接受的误差就大大增加了,所以具体的是好是坏还需要看模型的维度参数和训练时间.

Aufheben

seancai110 发表于 2025-2-15 12:59
landmark训练的时候不会输入进模型，只是用来切脸和合成对齐的。所以没有完全对上五官也没事。 ...

也就是landmark没打好最后的脸会大小、方向不对吗？

Aufheben

lknet 发表于 2025-2-16 11:15
我感觉相反
我的理解是高质量的素材喂出来的丹有可能适应不了乱七八糟不精确的素材,细面吃多嚼不了粗 ...

牛逼，也是一个思路

seancai110

Aufheben 发表于 2025-2-17 09:57
也就是landmark没打好最后的脸会大小、方向不对吗？

不会啊，合成的时候就是用公式反推原来的位置，是切脸的逆运算。