既然df模型换人需要从新训练，为什么还要买别人的高迭代模型？
我不理解为什么要最求df高迭代模型。论迭代次数靠时间就可以，但是往往上万的迭代就可以看得出效果了，几十万，百万的迭代不过是精度更高一些而已，但是换目标人物后精度又会大减，梯度又会上升到某个阶段去适应新的人脸，而且随着迭代次数的增多仍继续训练，在接近目标精度的反复横跳，可能会导致模型的过拟合，高迭代模型有什么好追捧的？我觉得比迭代次数更重要的是训练模型的数据，特别是仰头低头等极限角度的数据，训练训练拟合后再将当前模型用到新目标人脸上，新人脸没有的角度可能当前模型的会根据前一个人物极限角度的参数做出适合的预测。
综上，追求高迭代模型还不如找好一点的数据跑一跑。
赞同，我说说对dfm的感受，清晰度，遮罩，不是太重要，因为可以用模型以外的方法解决，确实关键就是角度，侧脸仰脸等等，出不来怎么算是好模型，还有就是素材中人脸大小，如果素材图片中，人脸尺寸相对图片比较小，那出模型后换近距离大脸就会出现重影 我个人一直都不追求迭代次数，最主要的还是原素材的高清程度，以及角度够不够。如果素材不够高清，角度不够，那再多的迭代次数都没啥意义
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