新的培训策略 我发布了一种新的训练策略，该方法可以减少色偏，从而有助于应对随机面罩训练，而这大约需要30％的训练时间。 当我们执行脸部插入时，这是非常有用的。 设置--which_model_netG='face_unet_shift_triple'和--model='face_shiftnet'和--batchSize=1来执行该策略。 参见下面的一些示例，当在面部数据集上使用随机蒙版进行训练时，许多方法都会遭受这种color shifting困扰。 输入 纳维·Shift 翻转移位 真相 注意：当您使用face_flip training strategy ，它有一些小缺点： 与原始移位相比，它不是完全平行的。 它只能在'cpu'或单个gpu上进行训练，批大小必须为1，否则会发生错误。 如果您想克服这些缺点，可以参考原始班次进行优化。 这并不困难，但是我没有时间去做。 建

fraccircshift(A, shiftsize) 使用线性插值将 MATLAB 函数 circshift 扩展为分数移位值。 与基于 fft2 或 interp2 的矩阵非整数移位的其他方法相比，A 的维数不受限制，并且 circshift 的语法适用。 对于 shiftsize 的整数元素，fraccircshift 和 circshift 给出相同的结果。

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