Почему ИИ-фото получается непохожим: 12 причин и решения

«Красиво, но это не я» — самая частая претензия к нейрофотосессии и почти всегда решаемая. Ниже двенадцать причин потери сходства, сгруппированных по месту возникновения, и что делать с каждой.

Сначала — где искать

Прежде чем перебирать образы, определите, на каком этапе теряется сходство. Один вопрос экономит часы: сходство пропало везде или только в одной съёмке?

• Везде — проблема в модели, то есть в исходниках. Перебор образов не поможет, нужно переобучение.
• Только в одной съёмке — проблема в образе. Модель в порядке, достаточно сменить сценарий.
• В части кадров одной съёмки — нормальный разброс генерации. Отбирайте и запускайте повторно.

Причины в исходниках

Здесь возникает большинство проблем — примерно девять случаев из десяти.

1. Все фото с одного ракурса

Модель выучивает не лицо, а конкретный разворот головы. Во всех генерациях воспроизводится он же, и любой другой угол выглядит чужим. Решение: добавить снимки, сделанные другим человеком с расстояния около двух метров, включая профиль.

2. Фильтры и бьютификация

Сглаживание кожи и коррекция черт — это то, что модель принимает за вашу внешность. Результат похож на обработанную версию вас, а не на вас. Решение: брать оригиналы из галереи, а не опубликованные версии.

3. Один период жизни

Двадцать снимков с одного отпуска дают модели загар, причёску и одежду той недели как постоянные признаки. Решение: распределить кадры по разным месяцам последних двух лет.

4. Низкое разрешение

Когда на лицо приходится мало пикселей, тонкие черты система достраивает сама. Отсюда ощущение «пластиковой» кожи и усреднённого лица. Решение: снимки от 1000 px по короткой стороне, без скриншотов и пересланных через мессенджеры файлов.

5. Групповые снимки

Даже если вы в кадре главный, соседние лица попадают в обучение и смешиваются с вашими чертами. Решение: обрезать до одного человека или исключить кадр.

6. Очки, шляпы, маски на большинстве кадров

Постоянный аксессуар становится частью выученного лица, а без него модель теряется. Решение: оставить аксессуары не более чем на трети снимков.

7. Лицо против света или в тени

Если черты не читаются, система заполняет пробелы усреднёнными значениями. Несколько таких кадров ощутимо смазывают сходство. Решение: убрать из набора всё, где лицо тёмное.

8. Слишком мало снимков

На пяти-шести кадрах модель не успевает отделить постоянное от случайного. Решение: довести набор до 12–20 разнообразных фотографий.

Причины в выбранном образе

9. Сильная стилизация

Исторические костюмы, грим, маски, головные уборы закономерно уводят от портретного сходства: чем больше в кадре придуманного, тем меньше места вашим чертам. Решение: для проверки сходства использовать студийные и деловые образы, стилизацию оставлять на потом.

10. Общий план

Чем дальше камера, тем меньше пикселей на лицо. В полный рост сходство почти всегда слабее, чем в портрете по грудь. Решение: просить крупный или средний план; для полного роста использовать улучшение качества.

11. Возрастной сдвиг

Если в наборе есть снимки пяти-семилетней давности, модель усредняет возраст и показывает вас промежуточного. Решение: ограничить набор последними двумя-тремя годами.

Причина в восприятии

12. Эффект «это не я» при верном сходстве

Отдельный случай, который стоит знать. Мы видим себя преимущественно в зеркале, то есть отражёнными, и привыкаем именно к зеркальной версии своего лица. Любая фотография показывает вас неотражённым — и лицо кажется слегка чужим. С обычными снимками мы к этому притерпелись, а на новых кадрах эффект возвращается.

Проверка простая: покажите кадр человеку, который видит вас каждый день. Если он не замечает подмены, сходство в порядке — дело в привычке.

Как проверить набор заранее

Большинство проблем видно ещё до обучения — если посмотреть на исходники правильно. Три проверки занимают пять минут и экономят полчаса обучения плюс токены.

Проверка сеткой

Выложите отобранные снимки на экран мелкими миниатюрами и посмотрите разом. Однообразная сетка означает, что модель увидит ровно то же самое. Если кадры сливаются в один — набор надо расширять, а не увеличивать.

Проверка по осям

Пройдите набор четыре раза, каждый раз считая только одно: сколько разных ракурсов, сколько разных условий освещения, сколько разных фонов, сколько разных причёсок и выражений. Если по какой-то оси получается единица — это и есть слабое место.

Проверка на исключение

Уберите из набора самый нетипичный кадр — снятый давно, в необычном свете, с непривычной причёской. Один такой снимок среди двенадцати заметно тянет модель на себя, а среди тридцати растворяется.

Сколько попыток считать нормой

Реалистичные ожидания снимают половину разочарования. При аккуратно собранном наборе сходство обычно получается с первого обучения. Одно переобучение после разбора ошибок — нормальный сценарий. Три и больше попыток означают, что дело не в мелких деталях: скорее всего, исходники собраны из того, что было под рукой, и набор стоит отснять заново по описанному в отдельной статье порядку.

Порядок действий

1. Определите по трём вариантам выше, где теряется сходство.
2. Если везде — разложите исходники сеткой и пройдите по списку причин 1–8.
3. Пересоберите набор и переобучите модель. Это дешевле, чем перебирать образы.
4. Проверьте новую модель на простом студийном образе, а не на стилизации.
5. Убедившись, что сходство есть, переходите к сложным сценариям.

Чего не стоит делать

• Добавлять фото к существующему набору. Модель уже обучена; чтобы изменения подействовали, нужно обучение заново.
• Заказывать больше кадров в надежде на удачу. Если модель промахивается систематически, объём это не лечит.
• Перебирать образы. Образ влияет на стиль, а не на сходство.
• Догружать «лучшие» фото. Модели нужны разные, а не лучшие: двадцать удачных снимков с одного ракурса хуже двенадцати обычных с разных.

Требования к исходникам подробно разобраны в статье какие фото загружать, а весь процесс — в пошаговой инструкции.