训练模型的基本步骤

pubzoner

要训练出一个可以换脸的模型，基本的通用步骤包括如下步骤：


（一）收集Src数据（就是要换成的人脸的数据）：
   可以准备视频文件、图片文件。清晰度较高的素材相对更好。


（二）收集Dst数据：
dst数据根据模型类型不同，准备的素材也不一样。
如果只是一对一的单人换脸，那么dst就是需要换的人脸图片集。
如果是为了训练万能模型，可以适用于所有人的直播模型，那么dst就是大量的不同人物的、 各种角度、表情、光照的对齐人脸。
（可以建立一个自己的dst人脸库，也可以从公共资源下载别人准备好的数据集）



（二）提取对齐标准人脸：
   因为在不同的图片中，人脸的角度大小都不一致，我们需要检测并提取人脸（英文/Detect），并且做标准化对齐（英文/Align）。
  最终我们需要得到成千上万张Src的各个角度、表情 、光照色彩条件下的标准对齐人脸。



（三）训练模型：

用train程序，创建新的模型文件或者使用已有的模型文件，设置好src，dst的数据集，然后经历数万次的迭代训练，直到达到最佳结果。



（四）应用使用：

用live程序，使用已经训练好的模型文件，对输入的图像数据源进行处理。