是否支持不同身份之间的重演训练？

[Deng555]

我看论文原理，是没有强绑定sourc与target必须为同一个人的，但是在论文实验说明中，有明确说训练阶段source与target为同一id,以至于loss那块存在感知损失，且我看源码数据处理模块FramesDataset中，source与target也是同id.

因为我现在有个任务，是需要实现比较精细的不同id之间的重演，所以我想问一下，是否可以在该工程基础上训不同id的重演？希望作者能回复一下，不甚感激！

[harlanhong]

在训练过程中，因为需要ground truth，所以只能在相同id下训练，如果采用不同id，那么在训练过程中，就没有对应的ground truth。

[Deng555]

是的。我看论文有个Cross-identity reenactment小节，我以为你们针对Cross-identity 重训过。 也就是说，训练阶段，还是必须同ID训，推理和实际应用阶段，可以迁移到Cross-identity使用，是吗？

[harlanhong]

是的，但其实这样的效果在面对cross-identity的时候还是有局限性，可以参考一下x-portrait的方式，数据量上去了，问题不大，有啥问题可以一起讨论交流。

[Deng555]

是的。好的好的，我马上去看下x-portrait原理，非常感谢指导！