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多任务训练策略提升SynthLight的泛化能力

2025-09-10 1.7 K

增强模型适应性的训练方法

SynthLight采用了创新的多任务训练策略,使其能够有效处理无光照标签的真实人像照片。工具在训练过程中同时优化多个相关任务:包括基础的光照转换、身份特征保持、细节保留等。这种训练方式显著提升了模型对真实世界复杂场景的适应能力。

  • 主要任务:精确的光照效果转换
  • 辅助任务:身份特征保持(利用ArcFace等模型)
  • 辅助任务:面部细节增强
  • 辅助任务:噪声鲁棒性训练

通过这种多任务学习框架,SynthLight即使在训练数据未覆盖的场景下,也能生成令人满意的光照效果。实验数据显示,采用多任务训练后,模型在真实照片上的效果满意度提升了37.5%。

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