面部表情姿态全覆盖，Omni-ID：5s 生成高保真个体图片

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团队提出了 Omni-ID，这是一种为生成任务设计的创新人脸表示方法。Omni-ID 能够编码个体在多种表情和姿态下的全面人脸信息。它将多个非结构化的人脸图像整合为固定大小的结构化表示，每个表示条目捕捉特定的全局或局部人脸特征。 通过  few-to-many identity reconstruction （少对多人脸重建） 的训练范式，团队使用少量图像输入，重建同一人在多种姿态和表情下的多张目标图像。Omni-ID 的训练框架采用   multi-decoder objectives （多解码器策略） ，结合了不同解码器的优势，以增强人脸特征。 与传统人脸表示（如 ArcFace和CLIP）的判别式或对比式目标不同，Omni-ID 使用生成式目标进行优化，从而更细腻地捕捉适用于生成任务的人脸特征。在团队开发的  MFHQ 数据集  训练后，Omni-ID 在不同下游生成任务中表现出了显著的性能提升。 论文题目： Omni-ID: Holistic I ………………………………