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Digi2Real：通过基础模型弥合合成数据人脸识别中的现实主义差距
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内容提要
本研究提出了一种现实主义转移框架，以提高合成图像的真实感，解决合成数据与真实数据在训练人脸识别模型中的性能差距。实证评估表明，使用增强数据集训练的模型性能显著优于基线。
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关键要点
- 本研究提出了一种现实主义转移框架，以提高合成图像的真实感。
- 研究解决了合成数据与真实数据在训练人脸识别模型中的性能差距问题。
- 通过利用大规模人脸基础模型，提升合成图像的真实感。
- 结合图形管线的可控特性生成更真实的变体。
- 实证评估表明，使用增强数据集训练的模型性能显著优于基线。
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