GAN网络生成的图片太亮、不够清晰的问题解决【torchvision.utils.save_image的range】

问题

最近在跑GAN网络，生成一些图片，但是生成的图片不尽如人意，质量不高，太亮，而且太模糊，但是能够保证的是轮廓和细节是很好的，说明改进是有作用的。 生成的图片是上面这样的，问题在于太亮，而且不够清晰。

解决方法

1、考虑你的gan网络的输入是否正确 2、考虑你保存图片的时候，设置是否正确

而我的问题就在于保存图片的时候，设置的参数不正确导致的，这个问题困惑了我很久，现在解决了，记录一下。

save_image(denorm(fake_images), os.path.join(self.sample_dir,
                                                                 'epoch-{}-step-{}.png'.format(epoch, step + 1)),
                               nrow=6, padding=0, normalize=False, range=[-1,1], scale_each=False, pad_value=0)

先说一下 save_image函数。

def save_image(tensor, filename, nrow=8, padding=2,
               normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0):
    """Save a given Tensor into an image file.

    Args:
        tensor (Tensor or list): Image to be saved. If given a mini-batch tensor,
            saves the tensor as a grid of images by calling ``make_grid``.
        **kwargs: Other arguments are documented in ``make_grid``.
    """
    from PIL import Image
    grid = make_grid(tensor, nrow=nrow, padding=padding, pad_value=pad_value,
                     normalize=normalize, range=range, scale_each=scale_each)
    # Add 0.5 after unnormalizing to [0, 255] to round to nearest integer
    ndarr = grid.mul_(255).add_(0.5).clamp_(0, 255).permute(1, 2, 0).to('cpu', torch.uint8).numpy()
    im = Image.fromarray(ndarr)
    im.save(filename)

参数意义：

• tensor：待保存的tensor数据。如果给以一个四维的mini-batch的tensor，将调用网格方法，然后再保存到本地。- filename：保存的名称- nrow：图片保存为几行- padding：图片之间的padding- normalize：是否标准化- range：min和max是数字，那么min，max用来规范化image- pad_value：填充像素值
  而我的问题就在于这里的参数设置，你可以看到我的设置是 range=[-1,1]，这个参数的设置就会出现我的问题，导致图片太亮，不清晰。

因此，我就设置为默认值 None，就解决了。

原文地址：https://sihai.blog.csdn.net/article/details/114264909