梯度主要用于計算圖像融合過程中的梯度損失，對應的損失函數是梯度損失（loss_grad）。
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梯度的作用：
- 圖像的梯度是指圖像中每個像素的灰度變化率，通常用于表示圖像的邊緣和紋理信息。
- 在圖像融合任務中，通過計算圖像的梯度，可以幫助模型學習圖像之間的邊緣信息和紋理信息，從而更好地實現圖像融合效果。
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梯度損失函數的作用：
- 梯度損失函數用于衡量生成圖像的梯度與可見光圖像和紅外圖像的梯度之間的差異，進而指導模型學習生成更具有邊緣和紋理信息的圖像。
- 加權梯度損失（
10 * loss_grad）被添加到總損失中，以指導模型更好地學習圖像融合的效果。
因此，梯度在圖像融合任務中起著重要作用，幫助模型學習更好地生成具有邊緣和紋理信息的融合圖像。
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