上图是由ESRGAN生成的SR Results。 TypeA类的patches是很容易超分出来的,A类的patches具有的特性是smooth和latge-scale。 TypeB中大部分是random distributed的细节,人类对它的感知是很不敏感的。 TypeC类是TypeC是regular structures or sharp transitions among adjacent pixels细节,被称为fine-scale details,它很难...
受益于由于强大的生成先验,预训练的文本到图像(T2I)扩散模型在解决现实世界图像超分辨率问题中变得越来越流行。然而,由于输入低分辨率(LR)图像质量严重下降,局部结构的破坏可能导致图像语义模糊,进而导致再现的高分辨率图像的内容可能具有语义错误,从而使超分辨率性能恶化。 为了解决这个问题,本文提出了一种语义感知方法,以...
真实图像超分的LDL即插即用模块 今天要小结的论文,是CVPR2022的一篇有关超分的文章locally discriminative learning (LDL),论文题目为《Details or Artifacts: A Locally Discriminative Learning Approach to Realistic Image Super-Resolution》,作者来自于香港理工大学以及OPPO研究院,原文链接:CVPR 2022 Open Access Repo...
在单张图片超分辨率(Single Image Super-resolution)的问题中,许多方法都采用传统的 Bicubic 方法实现降采样,但是这与现实世界的降采样情况不同,太过单一。 盲超分辨率(Blind Super-resolution)旨在恢复未知且复杂的退化的低分辨率图像。根据其使用的降采样方式不同,可以分为显式建模(explicit modeling)和隐式建模(impli...
GAN虽然能生成丰富细节，但训练不稳定，可能导致伪影。论文旨在开发一种LDL模块，稳定地提升感知真实的图像细节，同时减少视觉伪影，适用于多种GAN-SISR方法。作者将图像块分为三种类型：Type A、B和C。Type A易于超分，Type B和C因包含复杂细节和高频信息丢失而挑战性较大。文章通过实例和训练过程中的...
由于该文所提方案更关心的是它在真实图像超分方面的性能(也就是DF2K上的实验只是“小打小闹”,哈哈),因此作者进一步在DPED数据集上进行了评估。视觉效果见下图,相比其他超分方案,所提方法生成的结果具有更少的噪声和伪影,这也意味着噪声注入方式得到的噪声估计与真实噪声分布非常接近。
为验证所设计的新的退化模型的有效性,我们训练了一个深度盲ESRGAN超分模型并将其对不同退化的合成、真实图像进行处理。实验结果表明:新的退化模型有助于显著提升深度超分模型的实用性,为RealSR应用提供了一种有效的解决方案。 本文的主要贡献包含以下几点: ...
BSRGAN为构建一个能够实际应用的超分模型,核心议题则是设计一个实际的图像降级模型。本项目对图像降级模型以及超分模型进行复现,将torch权重转为paddle可直接体验真实低分辨率图像的超分 - 飞桨AI Studio
技术标签:-- 图像画质增强超分辨率画质增强BSRGAN图像处理 1. 摘要 众所周知,当图像超分的预假设退化模型与真实图像的退化方式不匹配时,模型的性能会出现性能下降,甚至负面效果现象。尽管已有集中退化模型考虑的额外的影响因素(比如模糊核以及程度),但是它们仍然无法有效覆盖真实图像的多样性退化方式。 为解决该问题,本...
参考:CVPR22: 超分辨率 | 一种真实图像超分辨率的局部判别学习方法 - 知乎 一、基本信息 研究背景:单图像超分辨率(SISR)问题,它旨在从低分辨率(LR)图像重建高分辨率(HR)图像。最近,由于其生成丰富细节的潜力,使用生成对抗网络(GAN)的SISR引起了越来越多的关注。然而,GAN的训练不稳定,它经常在生成的细节中引入许...