Faceptorは、従来の統一された表現やトレーニング方法に焦点を当てるだけでなく、モデル構造自体に注目しています。Naive Faceptorでは、共通のバックボーンと3種類の標準化された出力ヘッドを使用し、タスク拡張性とアプリケーション効率を向上させます。一方、Faceptorでは単一エンコーダー・二重デコーダーアーキテクチャを採用し、タスク固有のクエリを導入することでパラメータ共有量を増やしました。これによりストレージ効率が向上しました。