DiffBIR的两阶段训练策略确保了模型性能的可靠性

2025-09-10

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DiffBIR的训练方法论详解

DiffBIR采用的两阶段训练方案是其性能优势的技术基础。第一阶段（train_stage1.py）专注于学习图像的基础特征表示，使用约500万张图像的混合数据集进行预训练。第二阶段（train_stage2.py）则针对特定退化类型进行微调，这一过程通常需要2-4天在8块GPU上的分布式训练。

训练过程的技术创新主要体现在：1）渐进式学习率调度策略；2）加权损失函数的动态平衡机制；3）对抗训练与感知损失的结合使用。实验数据表明，这种分阶段方法相比端到端训练，在PSNR指标上平均有1.2dB的优势。

项目提供的train_stage1.yaml和train_stage2.yaml配置文件包含了完整的超参数设置，用户可根据自己的数据集特点进行调整。特别值得注意的是，该系统支持transfer learning，只需要1000张左右的领域特定图像就能完成有效的模型适配。