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如何基于Watermark Removal进行二次开发或模型训练？

2025-09-05

1.7 K

开发者进阶指南

代码结构调整

模型架构：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

数据准备：收集配对数据（含水印原图+无水印真值图）
参数配置：修改config.py中的超参数
启动训练：python train.py --dataset 数据集路径 --batch_size 8

实用建议

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

本答案来源于文章《Watermark Removal：开源去除图像水印工具，图片去水印恢复原始图像》

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