1. 只支持DF结构(Liaef结构特殊，不支持true face机制)
2. dst丢各种人脸数据进去，越杂越好，src保持单人数据
3. 训练时把true face参数打开，推荐0.01

你可以在别的DF预训练模型上，按上述方法练。然后就挂机练，多日后就练成了。
是不是特别简单？

-------------------萌新分割线--------------------------
但其背后原理不简单。
true face 参数开启后，对模型的中间层会施加一个判别器，来约束DST和SRC编码出来的码越相似越好，强迫编码器部分只抽取共性特征，放弃非共同特征
这样dst就能丢这种各样的图来训练，而且不会中间层特征带来负面作用。
如果不加这个中间层约束，那dst加入大量杂数据后，中间层把原图所有特征都包含进来，这样就容易影响src自身的生成，让src带上dst的影子。

Q:  

一： 除了 true face 参数，其它参数要怎么开啊？
二：true face 是要一开始就打开吗？ 还是训练一段时间后再打开啊？

A:其他随意，和正常训练一样、true face要一直开