定义一个输入为128*128*3通道图像，输出为128*128*3通道特征图的上下文编码加生成器

好的，这是一个基于上下文编码器-生成器的图像处理模型。首先，我们需要使用一个卷积神经网络作为上下文编码器来提取图像的特征表示。我们可以使用一个多层的卷积神经网络，每一层都使用不同的卷积核大小和深度来提取不同的特征。

接着，我们将得到的特征表示通过一个解码器进行重构，以生成我们需要的特征图。解码器也是一个多层的卷积神经网络，但是与编码器不同，它使用反卷积(ConvTranspose)和上采样层来进行特征映射的重构。

输出的特征图与输入图像的大小和通道数均相同，我们可以通过添加一些调整层来增强与原图像的匹配度，例如调整卷积核大小或增加卷积层的数量。

最后，我们可以通过训练模型来获取最优的参数设置，以达到更好的图像处理效果。