開発者ガイド
コードの再構築
- モデル・アーキテクチャコア・コードはmodel.pyにあり、ネットワーク・レイヤーの構造を変更することができる。
- 損失関数: train.pyで知覚的損失と敵対的損失の重みを調整する
トレーニング・プロセスのカスタマイズ
- データ準備ペアデータの収集（透かし入りオリジナル地図＋透かしなし真値地図）
- パラメータ設定config.pyのハイパーパラメータを変更する。
- プライミングトレーニング::
python train.py --dataset 数据集路径 --batch_size 8
実践的アドバイス
- Google Colab Proでより優れたGPUリソースを手に入れよう！
- 基礎となるネットワークの重みの一部は、小さなサンプルのトレーニングのために凍結することができる。
- TensorBoardを使用してトレーニングプロセスを監視することを推奨する。
拡張ディレクション
やってみてもいいかもしれない：
- ステーブル・ディフュージョンの修理機能の統合
- 利用障壁を下げるGUIインターフェースの開発
- 開発効率向上のためのPyTorchフレームワークの採用
この答えは記事から得たものである。透かし除去：オープンソース画像透かし除去ツール、画像透かし復元オリジナル画像について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 透かし除去に基づく二次開発やモデルトレーニングの方法は？
