return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)

① 업샘플링을 위한 층들의 리스트를 정의합니다. pix2pix.upsample 함수를 사용하여 여러 사이즈의 트랜스포즈 합성곱 층들을 생성합니다. 각 층은 입력 이미지를 점차적으로 더 큰 사이즈로 업샘플링합니다.

② U-Net 모델을 정의하는 함수입니다. 사전에 정의된 다운샘플링 스택(down_stack)을 사용하여 입력 이미지에서 특징을 추출합니다.

③ x = skips[-1]로 마지막 다운샘플링 층의 출력을 x로 설정합니다.

그 후 나머지 다운샘플링 층의 출력들을 역순으로 정렬합니다. 이는 나중에 업샘플링 과정에서 사용됩니다. 업샘플링된 결과와 다운샘플링 단계의 출력을 결합합니다. 이는 네트워크가 이미지의 상세한 정보와 맥락 정보를 모두 유지하도록 돕습니다.

④ 업샘플링된 결과와 다운샘플링 단계의 출력을 결합합니다. 이는 네트워크가 이미지의 상세한 정보와 맥락 정보를 모두 유지하도록 돕습니다.