开发者进阶指南
代码结构调整
- arquitetura do modelo：核心代码位于model.py，可修改网络层结构
- 损失函数：在train.py中调整perceptual loss和adversarial loss的权重
自定义训练流程
- Preparação de dados：收集配对数据（含水印原图+无水印真值图）
- Configuração de parâmetros：修改config.py中的超参数
- treinamento de preparação::
python train.py --dataset 数据集路径 --batch_size 8
Conselhos práticos
- 使用Google Colab Pro可获得更好的GPU资源
- 小样本训练时可冻结部分底层网络权重
- 推荐使用TensorBoard监控训练过程
扩展方向
可尝试：
– 集成Stable Diffusion的修复能力
– 开发GUI界面降低使用门槛
– 适配PyTorch框架提升开发效率
Essa resposta foi extraída do artigoRemoção de marca d'água: ferramenta de remoção de marca d'água de imagem de código aberto, recuperação de marca d'água de imagem originalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何基于Watermark Removal进行二次开发或模型训练？
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