Почему нейросеть меняет черты лица и как вернуть сходство

«Красиво, но это не я» — самая частая претензия к генеративным портретам. Причём лицо на результате обычно не случайное: оно похоже на вас, но словно на родственника. Это не сбой, а следствие того, как модель устроена, и понимание механики подсказывает, что делать.

Модель работает со статистикой, а не с копией

Генеративная модель никогда не переносит пиксели вашего лица в новый кадр. Она получает описание внешности — набор признаков, извлечённых из исходника, — и синтезирует лицо, которое этим признакам соответствует. Признаков много, но их всё равно меньше, чем деталей реального лица.

Всё, что не попало в описание, достраивается по статистике обучающих данных. Именно оттуда приходят чуть более симметричные глаза, чуть более правильный нос, слегка усреднённая форма подбородка. Модель не «улучшает» вас намеренно — она заполняет пробелы наиболее вероятным вариантом, а наиболее вероятное лицо — это среднее лицо.

Что теряется в первую очередь

Признаки уходят не равномерно. Первыми исчезают именно те детали, которые делают лицо узнаваемым:

• Асимметрия — разная высота бровей, чуть смещённый кончик носа, неодинаковые уголки губ. Для человека это опознавательные знаки, для модели — шум относительно среднего.
• Микрорельеф кожи: мелкие морщины, поры, рубцы, родинки. Они несут возраст и характер, но легко теряются при сжатии описания.
• Пропорции средней части лица — расстояние между глазами относительно ширины лица. Малейший сдвиг здесь меняет ощущение «тот же человек или нет».
• Форма линии роста волос, за которую цепляется восприятие даже раньше, чем за черты.

Почему помогает более крупное фото

Чем больше информации в исходнике, тем подробнее описание и тем меньше приходится достраивать. Лицо на четверть кадра даёт модели читаемую геометрию; лицо на одну двадцатую кадра — только общий тип внешности.

Это объясняет странный на первый взгляд эффект: два снимка одного человека дают разное сходство, хотя оба «нормальные». Разница не в качестве камеры, а в том, сколько пикселей досталось лицу.

Почему мешает бьюти-обработка

Сглаживание кожи, увеличение глаз, сужение овала — это уже усреднение, выполненное до модели. Вы отдаёте на вход лицо, из которого индивидуальные признаки частично удалены, а модель усредняет ещё раз. Двойное усреднение и даёт эффект «похоже на родственника».

Что действительно возвращает сходство

1. Крупный резкий кадр анфас или в три четверти, снятый недавно.
2. Мягкий рассеянный свет: он показывает форму, не выжигая полутона и не заливая лицо тенью.
3. Отключённый бьюти-режим и отсутствие фильтров.
4. Открытое лицо: без очков с бликом, без руки у подбородка, без волос поперёк черт.
5. Стиль, близкий по свету к исходнику: контрастная сцена поверх плоско освещённого лица перерисовывает рельеф заново.

Что не помогает

Просить в промпте «сохрани точное сходство» бесполезно: модель и так пытается это делать, а формулировка не добавляет ей информации о вашем лице. Не помогает и увеличение числа прогонов с тем же плохим исходником — вы получите множество вариантов одного и того же усреднения.

Слабо помогает повышение разрешения исходника апскейлом: апскейл придумывает детали, а не восстанавливает их, и модель считает придуманное за настоящее.

Когда сходство не нужно

Иногда усреднение работает на задачу. Для стилизованного аватара, декоративной обложки или иллюстрации важна не паспортная точность, а узнаваемый образ. Здесь можно спокойно брать более выразительный стиль и не гнаться за совпадением черт.

Граница проходит там, где кадр увидят люди, знающие вас лично. Для них расхождение читается мгновенно — и именно эти сценарии требуют самого качественного исходника.