FaceChain高保真人像风格生成挑战赛：一等奖方案

文章主旨：

通过优化模型和数据处理流程，实现高保真人像风格生成，提升人像细节真实感并获得比赛一等奖。

关键要点：

• 赛题要求提升生成的人像真实感，重点还原痣、皱纹等细节，解决框架自带美化模型导致的磨皮感问题。
• 使用Datawhale开源工具进行图片点标注，并训练keypoint-rcnn模型以精准检测痣特征位置。
• 通过亮度调整、高斯模糊处理以及轮廓查找，实现痣贴图的优化，结合LoRA模型微调进一步减少磨皮感和反光。
• 调整图片筛选方式，增加生成图片数量并按相似度排序，提升生成脸与目标脸的匹配度。
• 比赛获奖方案展示了处理细节的重要性，评委建议优化特征定位精度及痣效果的光照一致性。

内容结构：

1. 简介

作者马琦钧介绍其背景及参赛经历，并分享其FaceChain高保真人像风格生成挑战赛一等奖方案。

2. 赛题分析

赛题要求提升人像真实感，重点还原痣、皱纹等特征。现有框架存在细节缺失问题，需要通过图像处理优化解决。

3. 数据集准备

数据来源于真实黄种脸训练集，使用Datawhale的免费开源工具whale-anno标注痣、斑、皱纹等特征，为后续模型训练提供准确标注数据。

4. 模型训练

使用keypoint-rcnn模型检测痣位置，通过多个阶段的优化训练提升检测精度，并处理无目标特征点的情况。

5. 后处理

• 人脸痣模型优化：通过亮度调整、高斯模糊处理及轮廓查找将痣贴图到新图像，解决光照差异问题。
• LoRA模型优化：以小参数量微调模型，减少磨皮感与反光，提升生成效果，但需解决背景断层问题。
• 人脸筛选优化：增加生成图片数量，按相似度排序提升最终筛选效果。

6. 评委点评

评委认为方案简单有效，但建议优化特征位置定位精度及痣效果在不同光照下的一致性。

7. 写在最后

作者总结获奖经验，分享学习心得，并提到相关开源项目及优秀方案，鼓励团队合作与技术探索。

文章总结：

作者通过细致的技术分析与模型优化，展示了如何提升人像生成的真实感，强调团队合作的重要性，鼓励AI领域的持续创新与探索。

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