在拍照时，常常因为手抖或补光不足，导致拍出的照片很模糊。本文将介绍如何利用 DeblurGAN 模型将模糊的照片变清晰。
本文摘选自电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例 54：TensorFlow 构建 DeblurGAN 模型，将模糊相片变清晰。
DeblurGAN 模型是一个对抗神经网络模型，由生成器模型和判别器模型组成。
实例描述
有一套街景拍摄的照片数据集，其中包含清晰照片和模糊照片。要求：
（1）用该数据集训练 DeblurGAN 模型，使模型具有将模糊图片转成清晰图片的能力。
（2）DeblurGAN 模型能将数据集之外的模糊照片变清晰。
本实例的代码用 tf.keras 接口编写。具体过程如下。
一、获取样本
本实例使用 GOPRO_Large 数据集作为训练样本。GOPRO_Large 数据集里包含高帧相机拍摄的街景图片（其中的照片有的清晰，有的模糊）和人工合成的模糊照片。样本中每张照片的尺寸为 720 pixel×1280 pixel。
1. 下载 GOPRO_Large 数据集
可以通过以下链接获取原始的 GOPRO_Large 数据集：
https://drive.google.com/file/d/1H0PIXvJH4c40pk7ou6nAwoxuR4Qh_Sa2/view
2. 部署 GOPRO_Large 数据集
在 GOPRO_Large 数据集中有若干套实景拍摄的照片。每套照片中包含有 3 个文件夹：
从 GOPRO_Large 数据集的 blur 与 sharp 文件夹里，各取出 200 张模糊与清晰的图片，放到本地代码的同级目录 image 文件夹下用作训练。其中，模糊的图片放在 image/train/A 文件夹下，清晰的图片在 image/train/B 文件夹下。
二、准备 SwitchableNorm 算法模块
SwitchableNorm 算法与其他的归一化算法一样，可以被当作函数来使用。由于在当前的 API 库里没有该代码的实现，所以需要自己编写一套这样的算法。
SwitchableNorm 算法的实现不是本节重点，其原理已经在见《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》一书的 10.1.6 小节介绍。这里直接使用《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》一书配套资源代码“switchnorm. py”即可。
直接将该代码放到本地代码文件夹下，然后将其引入。
提示：
在 SwitchableNorm 算法的实现过程中，定义了额外的变量参数。所以在运行时，需要通过会话中的 tf.global_variables_initializer 函数对其进行初始化，否则会报“SwitchableNorm 类中的某些张量没有初始化”之类的错误。
三、代码实现：构建 DeblurGAN 中的生成器模型
DeblurGAN 中的生成器模型是使用残差结构来实现的。其模型的层次结构顺序如下：
（1）通过 1 层卷积核为 7×7、步长为 1 的卷积变换。保持输入数据的尺寸不变。
（2）将第（1）步的结果进行两次卷积核为 3×3、步长为 2 的卷积操作，实现两次下采样效果。
（3）经过 5 层残差块。其中，残差块是中间带有 Dropout 层的两次卷积操作。
（4）仿照（1）和（2）步的逆操作，进行两次上采样，再来一个卷积操作。
（5）将（1）的输入与（4）的输出加在一起，完成一次残差操作。
该结构使用“先下采样，后上采样”的卷积处理方式，这种方式可以表现出样本分布中更好的潜在特征。具体代码如下：
代码 1 deblurmodel
from tensorflow.keras import layers as KLfrom tensorflow.keras import models as KMfrom switchnorm import SwitchNormalization #载入SwitchableNorm算法ngf = 64 #定义生成器模型原始卷积核个数ndf = 64 #定义判别器模型原始卷积核个数input_nc = 3 #定义输入通道output_nc = 3 #定义输出通道n_blocks_gen = 9 #定义残差层数量
#定义残差块函数def res_block(input, filters, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), use_dropout=False): x = KL.Conv2D(filters=filters, #使用步长为1的卷积操作，保持输入数据的尺寸不变 kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same')(input)
x = KL.SwitchNormalization()(x) x = KL.Activation('relu')(x)
if use_dropout: #使用dropout方法 x = KL.Dropout(0.5)(x) x = KL.Conv2D(filters=filters, #再做一次步长为1的卷积操作 kernel_size=kernel_size, strides=strides,padding='same')(x) x = KL.SwitchNormalization()(x) #将卷积后的结果与原始输入相加 merged = KL.Add()([input, x]) #残差层 return merged
def generator_model(image_shape ,istrain = True): #构建生成器模型 #构建输入层（与动态图不兼容） inputs = KL.Input(shape=(image_shape[0],image_shape[1], input_nc)) #使用步长为1的卷积操作，保持输入数据的尺寸不变 x = KL.Conv2D(filters=ngf, kernel_size=(7, 7), padding='same')(inputs) x = KL.SwitchNormalization()(x) x = KL.Activation('relu')(x)
n_downsampling = 2 for i in range(n_downsampling): #两次下采样 mult = 2**i x = KL.Conv2D(filters=ngf*mult*2, kernel_size=(3, 3), strides=2, padding='same')(x) x = KL.SwitchNormalization()(x) x = KL.Activation('relu')(x)
mult = 2**n_downsampling for i in range(n_blocks_gen): #定义多个残差层 x = res_block(x, ngf*mult, use_dropout= istrain)
for i in range(n_downsampling): #两次上采样 mult = 2**(n_downsampling - i) #x = KL.Conv2DTranspose(filters=int(ngf * mult / 2), kernel_size=(3, 3), strides=2, padding='same')(x) x = KL.UpSampling2D()(x) x = KL.Conv2D(filters=int(ngf * mult / 2), kernel_size=(3, 3), padding='same')(x) x = KL.SwitchNormalization()(x) x = KL.Activation('relu')(x)
#步长为1的卷积操作 x = KL.Conv2D(filters=output_nc, kernel_size=(7, 7), padding='same')(x) x = KL.Activation('tanh')(x)
outputs = KL.Add()([x, inputs]) #与最外层的输入完成一次大残差 #防止特征值域过大，进行除2操作（取平均数残差） outputs = KL.Lambda(lambda z: z/2)(outputs) #构建模型 model = KM.Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name='Generator') return model
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代码第 11 行，通过定义函数 res_block 搭建残差块的结构。
代码第 32 行，通过定义函数 generator_model 构建生成器模型。由于生成器模型输入的是模糊图片，输出的是清晰图片，所以函数 generator_model 的输入与输出具有相同的尺寸。
代码第 65 行，在使用残差操作时，将输入的数据与生成的数据一起取平均值。这样做是为了防止生成器模型的返回值的值域过大。在计算损失时，一旦生成的数据与真实图片的像素数据值域不同，则会影响收敛效果。
四、代码实现：构建 DeblurGAN 中的判别器模型
判别器模型的结构相对比较简单。
（1）通过 4 次下采样卷积（见代码第 74~82 行），将输入数据的尺寸变小。
（2）经过两次尺寸不变的 1×1 卷积（见代码第 85~92 行），将通道压缩。
（3）经过两层全连接网络（见代码第 95~97 行），生成判别结果（0 还是 1）。
具体代码如下。
代码 1 deblurmodel（续）
def discriminator_model(image_shape):#构建判别器模型
n_layers, use_sigmoid = 3, False inputs = KL.Input(shape=(image_shape[0],image_shape[1],output_nc)) #下采样卷积 x = KL.Conv2D(filters=ndf, kernel_size=(4, 4), strides=2, padding='same')(inputs) x = KL.LeakyReLU(0.2)(x)
nf_mult, nf_mult_prev = 1, 1 for n in range(n_layers):#继续3次下采样卷积 nf_mult_prev, nf_mult = nf_mult, min(2**n, 8) x = KL.Conv2D(filters=ndf*nf_mult, kernel_size=(4, 4), strides=2, padding='same')(x) x = KL.BatchNormalization()(x) x = KL.LeakyReLU(0.2)(x)
#步长为1的卷积操作，尺寸不变 nf_mult_prev, nf_mult = nf_mult, min(2**n_layers, 8) x = KL.Conv2D(filters=ndf*nf_mult, kernel_size=(4, 4), strides=1, padding='same')(x) x = KL.BatchNormalization()(x) x = KL.LeakyReLU(0.2)(x) #步长为1的卷积操作，尺寸不变。将通道压缩为1 x = KL.Conv2D(filters=1, kernel_size=(4, 4), strides=1, padding='same')(x) if use_sigmoid: x = KL.Activation('sigmoid')(x)
x = KL.Flatten()(x) #两层全连接，输出判别结果 x = KL.Dense(1024, activation='tanh')(x) x = KL.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = KM.Model(inputs=inputs, outputs=x, name='Discriminator') return model
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代码 13 行（书中第 81 行），调用了批量归一化函数，使用了参数 trainable 的默认值 True。
代码 31 行（书中第 99 行），用 tf.keras 接口的 Model 类构造判别器模型 model。在使用 model 时，可以设置 trainable 参数来控制模型的内部结构。
五、代码实现：搭建 DeblurGAN 的完整结构
将判别器模型与生成器模型结合起来，构成 DeblurGAN 模型的完整结构。具体代码如下：
代码 1 deblurmodel（续）
def g_containing_d_multiple_outputs(generator, discriminator,image_shape): inputs = KL.Input(shape=(image_shape[0],image_shape[1],input_nc) ) generated_image = generator(inputs) #调用生成器模型 outputs = discriminator(generated_image) #调用判别器模型 #构建模型 model = KM.Model(inputs=inputs, outputs=[generated_image, outputs]) return model
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函数 g_containing_d_multiple_outputs 用于训练生成器模型。在使用时，需要将判别器模型的权重固定，让生成器模型不断地调整权重。
六、代码实现：引入库文件，定义模型参数
编写代码实现如下步骤：
（1）载入模型文件——代码文件“10-1 deblurmodel”。
（2）定义训练参数。
（3）定义函数 save_all_weights，将模型的权重保存起来。
具体代码如下：
代码 2 训练 deblur
import osimport datetimeimport numpy as npimport tqdmimport tensorflow as tfimport globfrom tensorflow.python.keras.applications.vgg16 import VGG16from functools import partialfrom tensorflow.keras import models as KMfrom tensorflow.keras import backend as K #载入Keras的后端实现deblurmodel = __import__("10-1 deblurmodel") #载入模型文件generator_model = deblurmodel.generator_modeldiscriminator_model = deblurmodel.discriminator_modelg_containing_d_multiple_outputs = deblurmodel.g_containing_d_multiple_outputs
RESHAPE = (360,640) #定义处理图片的大小epoch_num = 500 #定义迭代训练次数
batch_size =4 #定义批次大小critic_updates = 5 #定义每训练一次生成器模型需要训练判别器模型的次数#保存模型BASE_DIR = 'weights/'def save_all_weights(d, g, epoch_number, current_loss): now = datetime.datetime.now() save_dir = os.path.join(BASE_DIR, '{}{}'.format(now.month, now.day)) os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) #创建目录 g.save_weights(os.path.join(save_dir, 'generator_{}_{}.h5'.format(epoch_number, current_loss)), True) d.save_weights(os.path.join(save_dir, 'discriminator_{}.h5'.format(epoch_number)), True)
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代码第 16 行将输入图片的尺寸设为（360,640），使其与样本中图片的高、宽比例相对应（样本中图片的尺寸比例为 720∶1280）。
提示：
在 TensorFlow 中，默认的图片尺寸顺序是“高”在前，“宽”在后。
七、代码实现：定义数据集，构建正反向模型
本小节代码的步骤如下：
（1）用 tf.data.Dataset 接口完成样本图片的载入（见代码第 1~26 行，书中第 29～54 行）。
（2）将生成器模型和判别器模型搭建起来。
（3）构建 Adam 优化器，用于生成器模型和判别器模型的训练过程。
（4）以 WGAN 的方式定义损失函数 wasserstein_loss，用于计算生成器模型和判别器模型的损失值。其中，生成器模型的损失值是由 WGAN 损失与特征空间损失两部分组成。
（5）将损失函数 wasserstein_loss 与优化器一起编译到可训练的判别器模型中（见代码第 42 行，书中第 70 行）。
具体代码如下：
代码 2 训练 deblur（续）
path = r'./image/train'A_paths, =os.path.join(path, 'A', "*.png") #定义样本路径B_paths = os.path.join(path, 'B', "*.png")#获取该路径下的png文件A_fnames, B_fnames = glob.glob(A_paths),glob.glob(B_paths)#生成Dataset对象dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((A_fnames, B_fnames))
def _processimg(imgname): #定义函数调整图片大小 image_string = tf.read_file(imgname) #读取整个文件 image_decoded = tf.image.decode_image(image_string) image_decoded.set_shape([None, None, None])#形状变化，否则下面会转化失败 #变化尺寸 img =tf.image.resize( image_decoded,RESHAPE) image_decoded = (img - 127.5) / 127.5 return image_decoded def _parseone(A_fname, B_fname): #解析一个图片文件 #读取并预处理图片 image_A,image_B = _processimg(A_fname),_processimg(B_fname) return image_A,image_B
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(B_fnames))dataset = dataset.map(_parseone) #转化为有图片内容的数据集dataset = dataset.batch(batch_size) #将数据集按照batch_size划分dataset = dataset.prefetch(1)
#定义模型g = generator_model(RESHAPE) #生成器模型d = discriminator_model(RESHAPE) #判别器模型d_on_g = g_containing_d_multiple_outputs(g, d,RESHAPE) #联合模型
#定义优化器d_opt = tf.keras.optimizers.Adam(lr=1E-4, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)d_on_g_opt = tf.keras.optimizers.Adam(lr=1E-4, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)
#WGAN的损失def wasserstein_loss(y_true, y_pred): return tf.reduce_mean(y_true*y_pred)
d.trainable = Trued.compile(optimizer=d_opt, loss=wasserstein_loss) #编译模型d.trainable = False
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代码第 42 行（书中第 70 行），用判别器模型对象的 compile 方法对模型进行编译。之后，将该模型的权重设置成不可训练。这是因为，在训练生成器模型时，需要将判别器模型的权重固定。只有这样，在训练生成器模型过程中才不会影响到判别器模型。
八、代码实现：计算特征空间损失，并将其编译到生成器模型的训练模型中
生成器模型的损失值是由 WGAN 损失与特征空间损失两部分组成。本小节将实现特征空间损失，并将其编译到可训练的生成器模型中去。
1. 计算特征空间损失的方法
计算特征空间损失的方法如下：
（1）用 VGG 模型对目标图片与输出图片做特征提取，得到两个特征数据。
（2）对这两个特征数据做平方差计算。
2. 特征空间损失的具体实现
在计算特征空间损失时，需要将 VGG 模型嵌入到当前网络中。这里使用已经下载好的预训练模型文件“vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5”。读者可以自行下载，也可以在《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》一书的配套资源中找到。
将预训练模型文件放在当前代码的同级目录下，并利用 tf.keras 接口将其加载。
3. 编译生成器模型的训练模型
将 WGAN 损失函数与特征空间损失函数放到数组 loss 中，调用生成器模型的 compile 方法将损失值数组 loss 编译进去，实现生成器模型的训练模型。
具体代码如下：
代码 2 训练 deblur（续）
#计算特征空间损失def perceptual_loss(y_true, y_pred,image_shape): vgg = VGG16(include_top=False,weights="vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5", input_shape=(image_shape[0],image_shape[1],3) ) loss_model = KM.Model(inputs=vgg.input, outputs=vgg.get_layer('block3_conv3').output) loss_model.trainable = False return tf.reduce_mean(tf.square(loss_model(y_true) - loss_model(y_pred)))
myperceptual_loss = partial(perceptual_loss, image_shape=RESHAPE)myperceptual_loss._name_= 'myperceptual_loss'#构建损失loss = [myperceptual_loss, wasserstein_loss]loss_weights = [100, 1] #将损失调为统一数量级d_on_g.compile(optimizer=d_on_g_opt, loss=loss, loss_weights=loss_weights)d.trainable = True
output_true_batch, output_false_batch = np.ones((batch_size, 1)), -np.ones((batch_size, 1))
#生成数据集迭代器iterator = dataset.make_initializable_iterator()datatensor = iterator.get_next()
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代码第 14 行（书中第 85 行），在计算生成器模型损失时，将损失值函数 myperceptual_loss 与损失值函数 wasserstein_loss 一起放到列表里。
代码第 15 行（书中第 86 行），定义了损失值的权重比例[100,1]。这表示最终的损失值是：函数 myperceptual_loss 的结果乘上 100，将该积与函数 wasserstein_loss 的结果相加所得到和。
提示：
权重比例是根据每个函数返回的损失值得来的。
将 myperceptual_loss 的结果乘上 100，是为了让最终的损失值与函数 wasserstein_loss 的结果在同一个数量级上。
损失值函数 myperceptual_loss、wasserstein_loss 分别与模型 d_on_g 对象的输出值 generated_image、outputs 相对应。
九、代码实现：按指定次数训练模型
按照指定次数迭代调用训练函数 pre_train_epoch，然后在函数 pre_train_epoch 内遍历整个 Dataset 数据集，并进行训练。步骤如下：
（1）取一批次数据。
（2）训练 5 次判别器模型。
（3）将判别器模型权重固定，训练一次生成器模型。
（4）将判别器模型设为可训练，并循环第（1）步，直到整个数据集遍历结束。
具体代码如下：
代码 2 训练 deblur（续）
#定义配置文件config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth = Trueconfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5sess = tf.Session(config=config) #建立会话（session） def pre_train_epoch(sess, iterator,datatensor): #迭代整个数据集进行训练 d_losses = [] d_on_g_losses = [] sess.run( iterator.initializer )
while True: try: #获取一批次的数据 (image_blur_batch,image_full_batch) = sess.run(datatensor) except tf.errors.OutOfRangeError: break #如果数据取完则退出循环 generated_images = g.predict(x=image_blur_batch, batch_size=batch_size) #将模糊图片输入生成器模型
for _ in range(critic_updates): #训练5次判别器模型 d_loss_real = d.train_on_batch(image_full_batch, output_true_batch) #训练，并计算还原样本的loss值
d_loss_fake = d.train_on_batch(generated_images, output_false_batch) #训练，并计算模拟样本的loss值 d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_fake, d_loss_real)#二者相加，再除以2 d_losses.append(d_loss)
d.trainable = False #固定判别器模型参数 d_on_g_loss = d_on_g.train_on_batch(image_blur_batch, [image_full_batch, output_true_batch]) #训练并计算生成器模型loss值 d_on_g_losses.append(d_on_g_loss)
d.trainable = True #恢复判别器模型参数可训练的属性 if len(d_on_g_losses)%10== 0: print(len(d_on_g_losses),np.mean(d_losses), np.mean(d_on_g_losses)) return np.mean(d_losses), np.mean(d_on_g_losses)#初始化SwitchableNorm变量K.get_session().run(tf.global_variables_initializer())for epoch in tqdm.tqdm(range(epoch_num)): #按照指定次数迭代训练 #迭代训练一次数据集 dloss,gloss = pre_train_epoch(sess, iterator,datatensor) with open('log.txt', 'a+') as f: f.write('{} - {} - {}\n'.format(epoch, dloss, gloss)) save_all_weights(d, g, epoch, int(gloss)) #保存模型sess.close() #关闭会话
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代码第 36 行（书中第 130 行），进行全局变量的初始化。初始化之后，SwitchableNorm 算法就可以正常使用了。
提示：
即便是 tf.keras 接口，其底层也是通过静态图上的会话（session）来运行代码的。
在代码第 36 行（书中第 130 行）中演示了一个用 tf.keras 接口实现全局变量初始化的技巧：
（1）用 tf.keras 接口的后端类 backend 中的 get_session 函数，获取 tf.keras 接口当前正在使用的会话（session）。
（2）拿到 session 之后，运行 tf.global_variables_initializer 方法进行全局变量的初始化。
（3）代码运行后，输出如下结果：
1%| | 6/50 [15:06<20:43:45, 151.06s/it]10 >-0.4999978220462799 678.8936
20 -0.4999967348575592 680.67926
……
1%| | 7/50 [17:29<20:32:16, 149.97s/it]10 >-0.49999643564224244 737.67645
20 -0.49999758243560793 700.6202
30 -0.4999980672200521 672.0518
40 -0.49999826729297636 666.23425
50 -0.4999982775449753 665.67645
……
同时可以看到，在本地目录下生成了一个 weights 文件夹，里面放置的便是模型文件。
十、代码实现：用模型将模糊相片变清晰
在权重 weights 文件夹里找到以“generator”开头并且是最新生成（按照文件的生成时间排序）的文件。将其复制到本地路径下（作者本地的文件名称为“generator_499_0.h5”）。这个模型就是 DeblurGAN 中的生成器模型部分。
在测试集中随机复制几个图片放到本地 test 目录下。与 train 目录结构一样：A 放置模糊的图片，B 放置清晰的图片。
下面编写代码来比较模型还原的效果。具体如下：
代码 3 使用 deblur 模型
import numpy as npfrom PIL import Imageimport globimport osimport tensorflow as tf #载入模块deblurmodel = __import__("10-1 deblurmodel")generator_model = deblurmodel.generator_model
def deprocess_image(img): #定义图片的后处理函数 img = img * 127.5 + 127.5 return img.astype('uint8')
batch_size = 4RESHAPE = (360,640) #定义要处理图片的大小
path = r'./image/test'A_paths, B_paths = os.path.join(path, 'A', "*.png"), os.path.join(path, 'B', "*.png")#获取该路径下的png文件A_fnames, B_fnames = glob.glob(A_paths),glob.glob(B_paths)#生成Dataset对象dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((A_fnames, B_fnames))
def _processimg(imgname): #定义函数调整图片大小 image_string = tf.read_file(imgname) #读取整个文件 image_decoded = tf.image.decode_image(image_string) image_decoded.set_shape([None, None, None]) #形状变化，否则下面会转化失败 #变化尺寸 img =tf.image.resize( image_decoded,RESHAPE)#[RESHAPE[0],RESHAPE[1],3]) image_decoded = (img - 127.5) / 127.5 return image_decoded def _parseone(A_fname, B_fname): #解析一个图片文件 #读取并预处理图片 image_A,image_B = _processimg(A_fname),_processimg(B_fname) return image_A,image_B
dataset = dataset.map(_parseone) #转化为有图片内容的数据集dataset = dataset.batch(batch_size) #将数据集按照batch_size划分dataset = dataset.prefetch(1)
#生成数据集迭代器iterator = dataset.make_initializable_iterator()datatensor = iterator.get_next()g = generator_model(RESHAPE,False) #构建生成器模型g.load_weights("generator_499_0.h5") #载入模型文件
#定义配置文件config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth = Trueconfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5sess = tf.Session(config=config) #建立sessionsess.run( iterator.initializer )ii= 0while True: try: #获取一批次的数据 (x_test,y_test) = sess.run(datatensor) except tf.errors.OutOfRangeError: break #如果数据取完则退出循环 generated_images = g.predict(x=x_test, batch_size=batch_size) generated = np.array([deprocess_image(img) for img in generated_images]) x_test = deprocess_image(x_test) y_test = deprocess_image(y_test) print(generated_images.shape[0]) for i in range(generated_images.shape[0]): #按照批次读取结果 y = y_test[i, :, :, :] x = x_test[i, :, :, :] img = generated[i, :, :, :] output = np.concatenate((y, x, img), axis=1) im = Image.fromarray(output.astype(np.uint8)) im = im.resize( (640*3, int( 640*720/1280) ) ) print('results{}{}.png'.format(ii,i)) im.save('results{}{}.png'.format(ii,i)) #将结果保存起来 ii+=1
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代码第 44 行，在定义生成器模型时，需要将其第 2 个参数 istrain 设为 False。这么做的目的是不使用 Dropout 层。
代码执行后，系统会自动在本地文件夹的 image/test 目录下加载图片，并其放到模型里进行清晰化处理。最终生成的图片如图 1 所示。
图 1 DeblurGAN 的处理结果
图 1 中有 3 个子图。左、中、右依次为原始、模糊、生成后的图片。比较图 1 中的原始图片（最左侧的图片）与生成后的图片（最右侧的图片）可以发现，最右侧模型生成的图片比中间的模糊图片更为清晰。
本文摘选自电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书，更多实战内容点此查看。
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