config.py

"""
全局配置常量
将 driver.py 顶部的声明集中到此文件，便于统一管理与复用。
"""

# 计时开关 - 设置为True启用计时桩
timing = True

# === 数据集目录 ===
TRAIN_SET_SRC_DIR = 'Train_Src'
TRAIN_SET_REF_DIR = 'Train_Ref'
EVAL_SET_SRC_DIR  = 'Eval_Src'   # 若不存在且允许回退，将使用 TEST_* 目录
EVAL_SET_REF_DIR  = 'Eval_Ref'
TEST_SET_SRC_DIR  = 'Test_Src'
TEST_SET_REF_DIR  = 'Test_Ref'
ALLOW_EVAL_FALLBACK_TO_TEST = True

# 日志
loss_log = 'loss'  # 只包含文件名，扩展名默认为.csv

# === 样本相关参数 ===
train_canvas_w      = 853        # 训练样本规范宽度
train_canvas_h      = 480        # 训练样本规范高度
train_stack_count   = 4          # 每次抽选的样本对数量（纵向拼接）

# === D2 损失函数参数 ===
d2_weight       = 0.33      # D2 损失的权重（与 MSE 权重=1.0 配合使用）
d2_bins         = 256       # 直方图分箱数量
d2_value_min    = 0.0       # 直方图值域最小值
d2_value_max    = 1.0       # 直方图值域最大值

# === 训练迭代设置 ===
d2_enable           = False     # 是否启用 D_2（直方图差异）损失计算
mse_enable          = True     # 是否启用 MSE 损失计算
log_mse             = True      # 是否在日志中记录 MSE（可与 mse_enable 独立；若 True 但 mse_enable=False，将额外计算一次）
log_d2              = True      # 是否在日志中记录 D2 （可与 d2_enable 独立；若 True 但 d2_enable=False，将额外计算一次）
eval_every          = 5000      # 统一的统计/输出/Checkpoint图片/重新抽样周期
resample_divisor    = 16        # 重新抽样周期 = eval_every / resample_divisor
init_mutate_pts     = 8         # 初始变异点数
max_mutate_pts      = 24        # 变异点数上限
target_acpt_rate    = 0.4       # 目标接受率
mutate_temp_ratio   = 0.6       # mutate()步长与温度的比例

# === 四阶段退火温度计划 ===
# 阶段1：较大的探索，但在末尾稳定收敛（灰度/1D LUT）
phase1_iter         = 20000      # 阶段1的迭代次数
phase1_T_init       = 0.3
phase1_T_final      = 8e-3      # 阶段1尾部收敛到极低温，保证稳定
phase1_step_scale   = 0.7       # 阶段1的步长缩放因子
phase1_stabilize_last = 1000    # 阶段1最后多少步进入“稳定窗口”（强制不切换样本，T=0）
phase1_smoothen_on_enter = False
phase1_smoothen_box      = 3

# 阶段2：3×1D LUT（按RGB轴独立变异整平面）
phase2_iter         = 20000     # 阶段2的迭代次数
phase2_T_init       = 0.2
phase2_T_final      = 1e-4
phase2_step_scale   = 0.1
phase2_planes_per_axis = 1      # 每个轴每步变异的平面数量
phase2_smoothen_on_enter = False
phase2_smoothen_box      = 3

# 阶段3：3D LUT 微调，从较小温度开始到极低
phase3_iter         = 120000    # 阶段3的迭代次数
phase3_T_init       = 0.60
phase3_T_final      = 8e-4
# phase3_T_final      = 3e-5
phase3_step_scale   = 0.5       # 第三阶段的步长缩放因子（更小以便精细微调）
phase3_smoothen_on_enter = True
phase3_smoothen_box      = 2

# 阶段4：更低温度的单点微调（步长更小，变异点固定为1）
phase4_iter         = 80000     # 阶段4的迭代次数
phase4_T_init       = 1e-2
phase4_T_final      = 1e-4
phase4_step_scale   = 0.3       # 更小步长，进行细粒度单点搜索
phase4_smoothen_on_enter = False
phase4_smoothen_box      = 2
# —— 阶段切换平滑设置 ——
# 每个阶段进入时，是否对 LUT 执行 smoothen()，以及使用的 box 大小