edge loss 權重設定

你目前設定的 edge-aware loss 權重為 lambda_edge = 5,整體來說這個數值不算太高,但也算是中偏上的比例,特別是當你總共使用了多種損失函數(L1、感知、分類、特徵匹配等)時。


🔍 分析這個權重的相對影響

以下是你目前的損失項與其權重:

Loss Type權重角色說明
L1Loss100對齊像素、平滑畫面
ConstLoss (MSE)10保持風格一致的嵌入向量
CategoryLoss1保持風格分類正確性
FeatureMatchingLoss10促進結構與樣式對齊
PerceptualLoss10保持高層語意一致
GradientPenalty10穩定 GAN 訓練
EdgeAwareLoss5強化邊緣敏感性與細節對齊

你可以看到 lambda_edge = 5FeatureMatchingLoss / PerceptualLoss 相比已經是一半的權重了,而這兩者通常對於風格轉換的結構穩定性與語意保持是關鍵。如果 edge-aware loss 比這些影響還大,可能會讓模型過於關注邊緣,導致其他部分的風格一致性下降。


🧪 建議你可以這樣試:

試驗方向調整方式說明
⚖️ 平衡測試試試 1~2先從 lambda_edge=1 開始觀察對邊緣與整體畫面的影響
🔍 分析結果觀察 loss log 與 sample 可視化結果是否邊緣變清晰?還是出現 artifacts?或者反而破壞了字型風格?
📈 漸進調整逐步往上調 2 → 3 → 5找出最佳 sweet spot
🧼 過度強調邊緣?若有明顯 artifacts 或「邊太銳利」、「樣式崩壞」的狀況,就要調低

✅ 小補充:get_edge() 裡用 Canny 處理單通道沒問題,不過你也可以加個柔和版:

edge = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edge = cv2.Canny(edge, 100, 200) / 255.0

這樣在有噪點的情況下,模型學到的 edge maps 會更穩定。


📌 總結:

  • lambda_edge = 5 在目前架構中偏高但尚可。
  • 如果你發現邊緣太「搶戲」,可降到 1~2 測試對風格保持是否更好。
  • 建議逐步調整觀察,搭配 sample log 與 loss breakdown 可視化分析最佳參數。

如果你方便提供一批訓練樣本的輸出(比如 fake_B + edge map 可視化),我也可以幫你一起判斷 edge loss 是否過重。要不要一起做個視覺化分析?

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