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如何通过自定义训练优化特定类型老照片的修复效果？

2025-08-30

1.2 K

适用场景

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。

数据准备：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
迁移学习：
- 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
参数调整：
- 修改Global/Hyperparameters.py中的学习率
- 调整Face_Enhancement/options/train_options.py的损失函数