SuperFace는 ARKit 계수를 학습하는 데 있어, 기존의 노이즈가 섞인 가짜 레이블(pseudo label)의 한계를 극복하기 위해 인간의 선호도 피드백을 활용하는 새로운 프레임워크입니다.
기존 방법은 캡처 소프트웨어에서 제공하는 가짜 레이블에 의존했지만, SuperFace는 이를 초기화 값으로만 사용하고 인간의 선호도를 반영하여 계수를 개선합니다.
실험 결과, SuperFace는 Live Link Face 감독 학습보다 표정 충실도를 향상시켜 인간 선호도 기반 최적화의 효과를 입증했습니다.