Métodos de treinamento para aprimorar a adaptação do modelo
O SynthLight emprega uma estratégia inovadora de treinamento multitarefa que permite o processamento eficiente de retratos reais sem rotulagem de luz. A ferramenta otimiza várias tarefas relacionadas simultaneamente durante o treinamento: incluindo conversão básica de luz, retenção de características de identidade, preservação de detalhes, etc. Essa abordagem de treinamento melhora significativamente a capacidade do modelo de se adaptar a cenas complexas no mundo real.
- Tarefa principal: conversão precisa de efeitos de iluminação
- Tarefas auxiliares: preservação da identidade (usando modelos como o ArcFace)
- Tarefas de apoio: aprimoramento de detalhes faciais
- Tarefa auxiliar: treinamento de robustez de ruído
Com essa estrutura de aprendizado multitarefa, o SynthLight é capaz de gerar efeitos de iluminação satisfatórios mesmo em cenas não cobertas por dados de treinamento. Os dados experimentais mostram que a satisfação do efeito do modelo em fotos reais é aprimorada em 37,51 TP3T após o uso do treinamento multitarefa.
Essa resposta foi extraída do artigoSynthLight: renderização de luz natural de imagens de retrato (não publicado)O
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