摘要

如何学习一种通用的人脸表征，以全面提升各类人脸分析任务的性能？本文朝着这一目标迈出了一步。本文系统研究了预训练模型在人脸分析任务上的迁移性能，并提出了一种名为 FaRL（General Facial Representation Learning）的框架，采用视觉-语言联合建模的方式实现通用人脸表征学习。该框架一方面通过对比损失（contrastive loss）从图像-文本对中学习高层次的语义信息；另一方面，为进一步增强人脸表征能力，我们引入了掩码图像建模（masked image modeling）机制，以同时挖掘低层次的视觉信息。我们在 LAION-FACE 数据集上进行预训练，该数据集包含大量人脸图像与文本配对数据，并在多个下游任务上评估了所学表征的性能。实验结果表明，FaRL 在迁移性能上优于以往的预训练模型，尤其在小样本（low-data）场景下展现出显著优势。更重要的是，该模型在多项人脸分析任务（包括人脸分割与人脸对齐）上均超越了当前最先进的方法，验证了其强大的泛化能力与表征质量。