假如别人的现成的通用模型是用A的脸炼的
我这时候借来这个模型换另一个完全不相干的B的脸
有意义有帮助吗？
还是说，炼的谁的丹，就只对特定的这个人有用？
在深度学习领域，一般管这叫预训练模型。
因为数据集大小的关系，一般预训练模型都是在很大的数据集上面训练的，并且做到在大规模数据集上学习尽可能好的通用表示，也就是泛化性好，而重新训练的模型一般数据集大小不会超过原来的模型的，如果你重头开始训练，就可能容易陷入局部最优解导致泛化性不足。另外一方面，就是由于训练的权重一般都已经接近或者靠近你的数据集了（至少会比刚初始化的靠近最终结果），所以训练速度也会快很多，收敛的也快。
另外，如果两个数据集差距不大的话，你甚至可以使用迁移学习，冻结网络层来训练其他分类或者回归的层，完全利用其原本提取权重的能力，训练和收敛速度更快，至于和最优网络差距多少那就不好说，有些差距可以小到忽略，有些差距很是挺明显的。
另外缺点也是有的，比如调参或者换网络层啥的，效果可能就会受限。
对于换脸技术来说，使用别人已有的通用模型是有一定帮助的，但是效果可能不如针对某一个人训练的模型好。因为通用模型是基于已有的数据训练出来的，可能无法完全适用于其他不同个体。同时，也要考虑到训练环境和训练数据的差异对模型效果的影响。 如果想使用一个通用模型在不同的人上进行换脸，可以尝试以下步骤： 1. 使用已有的通用模型对一张A的脸进行训练（具体操作可以参考DeepFaceLab的使用说明）。 2. 将训练好的模型应用于一张B的脸，可以使用已有的模型进行A到B的转换，也可以使用B的图像去fine-tune模型。 3. 根据结果进行调整，如果效果不理想，可以尝试重新训练模型（参考段落1的操作）。 但是，即使是在同一个人的不同图像上进行换脸，也可能存在效果差异的情况，因为个体的表情、姿态等因素可能会对模型效果产生影响。因此，针对特定个体进行训练的模型仍然是更好的选择。