处理生成图像中的伪影或模糊通常涉及模型架构调整、训练数据改进和后处理技术的结合。 这些问题通常是由于模型捕捉精细细节的能力有限、过度拟合噪声数据或训练期间分辨率不足而引起的。 解决这些问题需要在图像生成流程的不同阶段进行有针对性的优化。
首先，模型架构起着至关重要的作用。 例如，使用更高分辨率的训练数据并避免激进的降采样层可以保留细节。 具有跳跃连接的 U-Net 等架构通过将早期层的低级特征与更深层的高级特征相结合，帮助维护空间信息。 此外，结合注意力机制或基于 Transformer 的组件可以提高模型专注于特定区域的能力，从而减少伪影。 损失函数也很重要：将像素级损失（例如，L1/L2）与感知损失（使用 VGG 等预训练网络）相结合，鼓励输出与人类感知对齐，惩罚模糊或不自然的模式。 对于对抗训练，基于 GAN 的方法与强调纹理和边缘的判别器可以迫使生成器产生更清晰的图像。
其次，训练数据的质量和预处理至关重要。 伪影通常源于数据集中的偏差或噪声。 管理具有最小压缩伪影的多样化、高质量的数据集是基础。 随机裁剪、旋转或颜色抖动等增强可以帮助模型更好地泛化。 如果模糊仍然存在，则逐渐训练策略（模型首先学习低分辨率结构，然后逐渐转移到更高分辨率）可以稳定学习。 例如，StyleGAN 的渐进增长方法通过在训练期间逐步提高分辨率来减少伪影。 此外，平衡数据集以避免过度表示某些纹理或图案可以防止模型生成不一致的输出。 数据规范化和适当的输入缩放（例如，确保像素值在合适的范围内）也可以最大限度地减少训练期间的噪声放大。
最后，后处理可以优化输出。 超分辨率模型（例如，ESRGAN）或非机器学习方法（例如，OpenCV 中的锐化滤镜）等技术可在生成后增强细节。 对于模糊的输出，应用边缘感知滤镜或基于扩散的细化可以恢复丢失的纹理。 但是，过度处理可能会引入新的伪影，因此需要进行迭代测试。 对于持续存在的问题，混合方法（例如，将生成的图像反馈到模型中进行迭代细化）可能会有所帮助。 例如，扩散模型逐渐对图像进行去噪，从而可以更好地控制输出质量。 结合这些步骤 - 优化架构、改进数据和应用有针对性的后处理 - 为减少生成图像中的伪影和模糊提供了一个实用的框架。