诊断和修复生成图像中的伪影涉及识别由模型架构、训练数据或优化过程引起的模式。 常见的伪影包括棋盘格图案、模糊纹理、颜色条带和不自然的扭曲。要进行诊断，首先要检查输出样本中是否存在重复出现的视觉异常。 例如，棋盘格图案通常源于 GAN 等模型中的转置卷积层，而模糊可能表明模型容量不足或损失函数权重不当。 激活图或梯度分析等工具可以帮助查明导致问题的层。 比较不同训练阶段（早期与后期）的伪影也可以揭示问题是源于收敛不稳定还是架构缺陷。
要修复伪影，请根据诊断出的原因调整模型架构或训练流程。 对于棋盘格图案，用上采样层后跟标准卷积代替转置卷积，以减少网格状伪影。 如果模糊仍然存在，请试验损失函数：将 L1 损失与感知损失（使用预训练的 VGG 网络）相结合通常可以改善纹理细节。 颜色条带是由有限的输出位深度或标准化问题引起的，可以通过使用更高精度的数据格式（例如，16 位 PNG）或调整模型的最终激活层（例如，使用 tanh 代替 sigmoid 以获得更广的动态范围）来缓解。 对于特定区域的扭曲，数据增强（例如，随机裁剪、旋转）可以帮助模型更好地泛化到边缘情况。
验证和迭代至关重要。 使用 Fréchet Inception Distance (FID) 等指标来量化改进，但也需要直观地检查样本。 TensorBoard 或自定义可视化脚本等工具可以跟踪训练期间的伪影频率。 例如，如果颜色不一致仍然存在，请检查训练数据集是否存在不平衡（例如，过度表示的色调）并应用直方图均衡化或数据集重采样。 应系统地调整学习率、批量大小和梯度惩罚系数（在 GAN 中）等超参数——Optuna 或网格搜索脚本等工具可以帮助自动化此过程。 在一个案例中，将批量大小从 64 减少到 16 可以通过允许更精细的梯度更新来消除“重影”伪影。 始终跨多个训练运行验证修复程序，以确保稳健性。