Leitfaden für Entwickler
Umstrukturierung des Codes
- ModellarchitekturDer Kerncode befindet sich in model.py und kann die Struktur der Netzwerkschicht verändern.
- Verlustfunktiontrain.py: Anpassen der Gewichte von Wahrnehmungsverlusten und adversen Verlusten
Anpassung des Schulungsprozesses
- Vorbereitung der DatenSammlung von gepaarten Daten (mit Wasserzeichen versehene Originalkarte + nicht mit Wasserzeichen versehene Echtwertkarte)
- Parameter Konfiguration: Ändern der Hyperparameter in config.py
- Grundlagentraining::
python train.py --dataset 数据集路径 --batch_size 8
Praktische Ratschläge
- Erhalten Sie bessere GPU-Ressourcen mit Google Colab Pro!
- Einige der zugrundeliegenden Netzgewichte können für das Training mit kleinen Stichproben eingefroren werden
- Empfohlen wird die Verwendung von TensorBoard zur Überwachung des Trainingsprozesses
Erweiterte Wegbeschreibung
Kann versuchen:
- Integration der Reparaturfähigkeiten von Stable Diffusion
- Entwicklung von GUI-Schnittstellen zur Senkung der Nutzungsbarriere
- Anpassung des PyTorch-Rahmens zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWasserzeichen-Entfernung：offene Quelle Bild Wasserzeichen Entfernung Werkzeug, Bild Wasserzeichen Erholung OriginalbildDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man eine sekundäre Entwicklung oder Modellschulung auf der Grundlage der Wasserzeichenentfernung durchführen?
