例えば帽子を被った画像と被ってない画像の2種類用意して帽子を被った画像だけにcap等のタグが付いてると
AIは画像のどの箇所が「cap」なのか判別しやすくなるので学習精度があがる
しかしユニティアの画像は表情と別衣装くらいしか差分画像が無いので上記の手法は難しい
なので1枚絵をそれぞれの箇所ごとに分割して画像に合わせたタグ付けして疑似的に差分を作り出すことで学習精度を上げることができる
同様に、512*512の顔画像と256*256の顔画像みたいに色々なサイズの顔画像を用意すると、
疑似的にクローズアップやロングショットの構図の素材を作り出せて学習精度が上がる
※クローズアップ構図=顔面どアップ、ロングショット構図=顔面が小さく映る、であるため
ただ、小さい解像度の素材を混ぜる時は学習時のオプションで小さい解像度画像のスケールアップ（設定した解像度への引き延ばし）をオフにする必要がある