Applicable Scenarios
针对特殊类型照片（如特定年代、相纸类型、单色照片等）需要定制化模型。
Training process
- Data preparation：收集至少1000组配对样本（受损/清洁图像）
- 建议使用HistoGAN生成合成训练数据
- transfer learning::
- 加载预训练模型做权重初始化
- 冻结前几层网络，微调上层参数
- parameterization::
- 修改Global/Hyperparameters.py中的学习率
- 调整Face_Enhancement/options/train_options.py的损失函数
Practical advice
- 使用TensorBoard监控训练过程
- 对偏色问题，可在数据增强阶段添加随机色彩抖动
- 小样本训练时建议使用CycleGAN的循环一致性损失
This answer comes from the articleOPR: the AI tool that intelligently restores yellowed, worn-out old photosThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何通过自定义训练优化特定类型老照片的修复效果？
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