188、生成对抗网络进阶:ESRGAN的RRDB结构与感知损失调参艺术

发布时间:2026/7/18 16:53:31

188、生成对抗网络进阶:ESRGAN的RRDB结构与感知损失调参艺术
188、生成对抗网络进阶:ESRGAN的RRDB结构与感知损失调参艺术上个月帮师弟调一个老照片修复项目,他用的还是SRGAN那套残差块,训练了三天,出来的结果人脸糊得像打了马赛克,纹理细节全是伪影。我让他换成ESRGAN的RRDB结构,顺便把感知损失的权重从1e-2调到1e-3,结果第二天他发消息说“哥,效果炸了”。这就是我今天想聊的——RRDB到底好在哪,感知损失怎么调才不翻车。从SRGAN到ESRGAN:残差块的那点破事SRGAN用的残差块是BN+ReLU+卷积的经典组合,但BN在超分任务里有个致命问题:它会把不同批次的统计信息混在一起,导致生成图像的色彩和对比度出现奇怪的漂移。你训练时看着Loss在降,但验证集上的PSNR死活上不去,十有八九是BN在搞鬼。ESRGAN直接把BN干掉了,换成残差缩放和密集连接。RRDB(Residual-in-Residual Dense Block)的核心逻辑是:一个大的残差结构里嵌套多个小的残差密集块。每个小块的输出会拼接到后面所有块的输入上,最后再乘一个缩放因子(默认0.2)加到主路径。# 这里踩过坑:缩放因子别乱改,0.2是经验值classRRDB

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