南洋理工这个方向：从频谱和数据角度给训练做减法，没用的信息先筛掉再喂模型，让生成只盯有用的部分。比一味堆参数堆数据对路，频域取舍以前也有人走，能落到训练效率上才算数。筛哪些频段、掉不掉细节，等后续放出来再看。
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mark
频域做减法不是新概念了，关键看它筛的粒度
就怕把高频细节一块筛没了，出图发糊
就怕减在纹理上，出图一发糊前面全白搭