resnet生成图片有矩形伪影

### ResNet生成图像中矩形伪影的原因

ResNet作为一种深层卷积神经网络架构，在图像生成任务中表现出色。然而，当用于生成图像时，可能会遇到诸如矩形伪影等问题。这些问题通常源于以下几个方面：

- **下采样和上采样的不对称性**：在ResNet的编码器部分，通过池化或步幅卷积操作进行下采样可能导致信息丢失；而在解码器部分，反卷积（转置卷积）虽然能恢复空间维度，但如果设计不当，则容易引入伪影[^1]。

- **跳跃连接的影响**：ResNet特有的残差块包含跳跃连接，旨在缓解梯度消失问题并加速收敛。但在某些情况下，这种机制也可能放大低频成分，从而造成特定模式下的重复图案——比如矩形伪影。

### 解决方案建议

#### 方法一：改进上下采样过程

采用更加精细和平滑的方式来进行尺寸变化可以有效减轻此类现象的发生频率及其严重程度。具体措施如下：

- 使用`PixelShuffle`替代传统意义上的转置卷积作为上采样手段之一；

  import torch.nn as nn
  
  class Upsample(nn.Module):
      def __init__(self, channels):
          super(Upsample, self).__init__()
          self.conv = nn.Conv2d(channels, 4 * channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
          self.pixel_shuffle = nn.PixelShuffle(upscale_factor=2)

      def forward(self, x):
          return self.pixel_shuffle(self.conv(x))

- 应用亚像素卷积(`Sub-Pixel Convolution`)技术进一步提升重建质量的同时避免了因直接插值带来的模糊效应。

#### 方法二：调整跳跃连接策略

对于由跳跃连接引发的情况，考虑对原有结构做适当改动以抑制不必要的高频分量传递：

- 减少跨层间的信息流动强度，例如降低恒等映射路径上的权重系数绝对值；
- 或者完全移除那些最有可能贡献于异常视觉效果的部分跳过链接。

#### 方法三：应用正则化技巧

为了防止模型过度拟合训练集而导致泛化能力下降进而产生各种形式的艺术品缺陷，可以在损失函数里加入额外项来约束输出特性：

- 加入感知损失(perceptual loss)，使得生成的结果不仅要在像素级接近真实数据分布，而且还要具备相似的感受野特征；
- 结合对抗损失(adversarial loss)促使合成产物尽可能逼真而不易被人察觉差异所在[^2]。

import torchvision.models as models
from torch.autograd import Variable

class PerceptualLoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        vgg = models.vgg16(pretrained=True).features[:16].eval()
        for param in vgg.parameters():
            param.requires_grad_(False)
        self.model = vgg
        
    def forward(self, generated_images, real_images):
        gen_features = self.model(generated_images)
        real_features = self.model(real_images.detach())
        return F.mse_loss(gen_features, real_features)