自注意力機制與部分卷積結合後對 DeepFill v2 模型的影響。

1. 環境準備：

   • 框架：使用 PyTorch 或 TensorFlow。
   • 數據集：選擇適合圖像修復任務的數據集，如 CelebA-HQ 或 Places2，這些數據集包含多種遮擋區域的圖像。
   • 預訓練模型：從公開資源獲取 DeepFill v2 的預訓練模型，作為基礎模型。

2. 模型修改：

   1. 自注意力層：
      • 添加自注意力層到 DeepFill v2 的生成器部分，特別是靠近輸出層的位置。這可以幫助模型理解全局結構。
      • 自注意力層的實現可以參考 nn.MultiheadAttention 或使用自定義層。
   2. 部分卷積：
      • 替換原始卷積操作為部分卷積，僅在無遮擋區域計算特徵。這可以通過 mask 操作來實現。

3. 訓練與調參：

   • 在數據集上進行訓練，並定期檢查損失函數的收斂情況。可以使用像素重建損失（如 L1 損失）和感知損失。
   • 進行不同參數組合的測試，如調整自注意力層的頭數和卷積層的深度。

4. 性能測試與結果對比：

   • 質量指標：使用 PSNR 和 SSIM 來量化修復質量。
   • 視覺對比：生成遮擋和修復後的圖像，進行主觀評估。
   • 比較原始 DeepFill v2 與改進模型的修復效果，特別是對複雜遮擋區域的表現。