deblurgan生成器结构图

DeblurGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的图像去模糊算法，其结构图如下所示：


DeblurGAN的生成器采用了U-Net架构，由编码器和解码器组成。编码器和解码器之间通过跳跃连接（skip connections）进行信息传递。解码器的输出经过卷积层和激活函数得到最终的生成图像。

在DeblurGAN中，生成器的输入是一张模糊图像，输出是一张清晰图像。生成器通过不断迭代优化，逐渐提升生成清晰图像的能力。

DeblurGAN的判别器也采用了卷积神经网络结构。判别器的目的是判断输入的图像是真实的清晰图像还是生成器生成的假图像。通过对判别器的训练，生成器可以不断优化自己的生成能力，生成越来越接近真实清晰图像的结果。