178、从理论到代码：EDVR的PCD对齐与TSA融合模块手写实现与调优昨晚调EDVR的PCD模块又崩了，loss直接nan。翻了下日志，发现是光流估计那块梯度爆炸，把整个训练炸穿了。这种问题在超分领域太常见了，尤其是视频超分里，对齐模块稍微写飘一点，整个模型就废了。今天干脆把EDVR里最核心的两个模块——PCD（Pyramid, Cascading and Deformable）对齐和TSA（Temporal and Spatial Attention）融合，从理论到手写代码彻底捋一遍，顺便把踩过的坑都标出来。PCD对齐模块：金字塔级联可变形卷积EDVR的PCD设计思路其实很直观：视频帧之间运动复杂，单层光流不够用，那就用金字塔结构从粗到细做对齐。但实现时有个关键点——可变形卷积的偏移量不是直接学出来的，而是靠光流引导的。先看理论骨架。PCD分三步：第一步，对参考帧和相邻帧构建图像金字塔，通常下采样4倍；第二步，在金字塔顶层估计光流，然后用这个光流初始化下一层的可变形卷积偏移量；第三步，级联多个可变形卷积层，每一层都融合上一层的对齐结果。这里有个容易忽略的细节：光流估计网络用的是简单的UNet结构，但输入要拼接参考帧和相邻帧的差，别只送单帧。手写代码时，我习惯从最底层的光流估计网络开始。别用现成的FlowNet，太慢了，EDVR原文用的是轻量级的PWC-Net变体，但实际工程里可以更暴力——直接用一个5层卷积加一个上采样，输出两通道光流图。注意输入尺寸要跟金字塔层级匹配，这里踩过坑：如果金字塔下采样因子是2，光流图尺寸也得跟着缩