Pytorch图像去噪实战（四十八）：高级数据增强实战，让图像去噪模型更抗真实复杂噪声一、问题场景：模型在训练集很好，换一批真实图片就崩图像去噪模型最常见的问题之一就是泛化差。训练时效果很好：loss 很低PSNR 很高测试集看着也不错但换到真实业务图：手机截图低光照片微信压缩图扫描件二次转发图片效果就明显下降。根本原因通常不是模型不够强，而是：训练噪声太单一，数据增强太弱。二、为什么普通加高斯噪声不够？很多代码只做：noise=torch.randn_like(clean)*sigma