SynthFaces：面向公平生成模型训练的平衡大规模合成人脸数据集

研究者提出一条可控生成流程，在 Arc2Face 扩散模型基础上引入身份嵌入流形上的流匹配生成模型，构建出身份高度平衡的合成人脸数据集 SynthFaces，兼顾生成保真度与标签多样性。数据集图像与身份均为合成，并用最近邻非泄露指标实证检验身份分离性。该数据集面向各类下游任务的公平模型训练与微调，并已在基于适配器的个性化生成方法微调中展示可用性。