在 zi2zi-pytorch 的 Discriminator（判別器）中加入 GaussianBlur，你需要選擇在哪個地方應用它。這通常取決於你希望模糊影響的是輸入、內部特徵，還是最終輸出。
📌 選擇 GaussianBlur 在 Discriminator 中的應用位置
1️⃣ 在 forward() 中對輸入進行模糊（較不影響學習）
- 這樣做可以減少判別器過度依賴局部紋理特徵，讓其學習更關注全局風格，而不是細節噪聲。
- 適合用於防止判別器過於關注噪聲或過擬合。
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as T
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_nc, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d):
super(Discriminator, self).__init__()
self.gaussian_blur = T.GaussianBlur(kernel_size=5, sigma=1.0) # 定義高斯模糊層
# 判別器的卷積層
kw = 5 # kernel size
padw = 2 # padding
sequence = [
nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
nf_mult = 1
nf_mult_prev = 1
for n in range(1, n_layers): # 添加更多卷積層
nf_mult_prev = nf_mult
nf_mult = min(2 ** n, 8)
sequence += [
nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=False),
norm_layer(ndf * nf_mult),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
self.model = nn.Sequential(*sequence)
def forward(self, input):
input = self.gaussian_blur(input) # 🔹 在判別器的輸入端加高斯模糊
return self.model(input)
🔹 這樣做的效果： ✅ 可以防止判別器學習過多局部細節，提高生成器學習整體結構。
✅ 不會影響判別器的內部特徵提取。
❌ 可能會降低判別器對微小細節的分辨能力。
2️⃣ 在判別器內部每層特徵後面加模糊（較影響特徵學習）
- 這樣會讓判別器在多層學習中都使用模糊過的特徵，使其更傾向學習整體風格，而不是局部紋理。
- 但過度模糊可能會降低判別能力，讓生成器學不到細節。
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_nc, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d):
super(Discriminator, self).__init__()
self.gaussian_blur = T.GaussianBlur(kernel_size=5, sigma=1.0) # 定義高斯模糊層
kw = 5
padw = 2
sequence = [
nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw),
nn.LeakyReLU(0.2, True),
self.gaussian_blur # 🔹 在第一層後加模糊
]
nf_mult = 1
nf_mult_prev = 1
for n in range(1, n_layers):
nf_mult_prev = nf_mult
nf_mult = min(2 ** n, 8)
sequence += [
nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=False),
norm_layer(ndf * nf_mult),
nn.LeakyReLU(0.2, True),
self.gaussian_blur # 🔹 在每一層後加模糊
]
self.model = nn.Sequential(*sequence)
def forward(self, input):
return self.model(input)
🔹 這樣做的效果： ✅ 讓判別器更關注大尺度特徵，而非局部細節，適合風格遷移應用。
❌ 可能會讓判別器判斷能力下降，導致生成器生成的結果變得過於模糊。
3️⃣ 在判別器的最終輸出加模糊
- 這樣做不會影響判別器學習特徵，而是影響它的最終決策。
- 適合在 避免判別器過度關注細節 的情況下使用。
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_nc, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d):
super(Discriminator, self).__init__()
kw = 5
padw = 2
sequence = [
nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
nf_mult = 1
nf_mult_prev = 1
for n in range(1, n_layers):
nf_mult_prev = nf_mult
nf_mult = min(2 ** n, 8)
sequence += [
nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=False),
norm_layer(ndf * nf_mult),
nn.LeakyReLU(0.2, True)
]
self.model = nn.Sequential(*sequence)
self.final_layer = nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)
# 加入 GaussianBlur
self.gaussian_blur = T.GaussianBlur(kernel_size=5, sigma=1.0)
def forward(self, input):
features = self.model(input)
output = self.final_layer(features)
output = self.gaussian_blur(output) # 🔹 在最終輸出加高斯模糊
return output
🔹 這樣做的效果： ✅ 不影響判別器內部的特徵學習。
✅ 讓判別器的最終輸出更加平滑，可能對 G 生成效果影響較小。
❌ 可能影響對抗損失，使得 G 需要更長時間學習。
🚀 結論：哪種方法最好？
| 方法 | 適用場景 | 影響 |
|---|---|---|
在輸入端加 GaussianBlur | 防止 D 過度關注局部細節，提升 G 的學習 | ✅ 推薦 |
在判別器內部各層加 GaussianBlur | 讓 D 學習大尺度特徵，但可能降低判別能力 | ⚠️ 風格遷移可用，但可能過於模糊 |
在最終輸出加 GaussianBlur | 讓判別結果更平滑，影響較小 | ❌ 不太推薦 |
最佳方案
🚀 建議在 forward() 的輸入端加 GaussianBlur，這樣能讓判別器學習全局風格，而不過度關注細節，提升生成器的整體表現！
