Trainingsmethoden zur Verbesserung der Modellanpassung
SynthLight verwendet eine innovative Multitasking-Trainingsstrategie, die es ermöglicht, echte Porträts ohne Lichtkennzeichnung effizient zu verarbeiten. Das Tool optimiert während des Trainings mehrere zusammenhängende Aufgaben gleichzeitig: einschließlich grundlegender Lichtumwandlung, Beibehaltung von Identitätsmerkmalen, Erhaltung von Details usw. Dieser Trainingsansatz verbessert die Fähigkeit des Modells, sich an komplexe Szenen in der realen Welt anzupassen, erheblich.
- Hauptaufgabe: präzise Umsetzung von Lichteffekten
- Zusatzaufgaben: Identitätserhalt (mit Modellen wie ArcFace)
- Unterstützende Aufgaben: Verbesserung des Gesichtsausdrucks
- Hilfsaufgabe: Training der Robustheit gegenüber Lärm
Mit diesem Multitasking-Lernsystem ist SynthLight in der Lage, auch in Szenen, für die keine Trainingsdaten vorliegen, zufriedenstellende Lichteffekte zu erzeugen. Die experimentellen Daten zeigen, dass die Zufriedenheit mit der Wirkung des Modells auf realen Fotos nach der Verwendung von Multi-Task-Training um 37,51 TP3T verbessert wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSynthLight: Rendering von Porträtbildern mit natürlichem Licht (unveröffentlicht)Die
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