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...
摘要:单图像超分辨率(Single Image Super-Resolution,SISR)结合生成对抗网络(GAN)近年来因其生成丰富细节的潜力而受到越来越多的关注。然而,GAN 的训练过程往往不稳定,生成的细节中经常伴随着许多令人不悦的感知伪影。在本文中,我们展示了如何训练一个基于 GAN 的 SISR 模型,该模型能够稳定地生成感知上真实的细节,同...
图像超分辨率任务常用双三次下采样以构造数据集训练网络,但双三次下采样由于退化模型固定,导致网络泛化能力低,无法用于真实世界低分辨率图像。为解决上述问题本文提出预处理模块,通过预处理模块与双三次下采样数据集得到的网络相结合,在减少资源消耗的同时提高其泛化能
来自腾讯 ARC Lab 的研究者们提出利用无监督的度量学习, 来训练现实场景下可调节的图像超分辨率任务。现实世界超分辨率 (Real-world super-resolution) 是指从包含真实退化的低分辨率图像中复原得到高分辨率的图像. 可调节的现实世界图像超分辨率是一个很有挑战的任务, 因为降质 (degradation) 过程复杂且未知，可调节...
GAN-based的SISR模型训练出来后虽然能产生真实的细节,但是也会产生很多视觉伪影。 作者在introduction里将GAN-based的SR methods产生的结果分为了3类。 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。
来自腾讯 ARC Lab 的研究者们提出利用无监督的度量学习, 来训练现实场景下可调节的图像超分辨率任务。 现实世界超分辨率 (Real-world super-resolution) 是指从包含真实退化的低分辨率图像中复原得到高分辨率的图像. 可调节的现实世界图像超分辨率是一个很有挑战的任务, 因为降质 (degradation) 过程复杂且未知,可调节...
现实世界超分辨率 (Real-world super-resolution) 是指从包含真实退化的低分辨率图像中复原得到高分辨率的图像。可调节的现实世界图像超分辨率是一个很有挑战的任务, 因为降质(degradation)过程复杂且未知,可调节的交互机制很难通过有监督的训练来完成。来自腾讯ARC Lab 的研究者们提出了利用无监督的度量学习, 来训练...
团队提出了一个叫“像素感知稳定扩散(PASD)”的网络,旨在解决真实图像超分辨率(Real-ISR)的问题,并实现个性化的图像风格化。传统的基于对抗性训练的Real-ISR方法在生成自然场景图像的真实纹理时,常常会引入不自然的视觉伪影。而最近开发的稳定扩散模型为Real-ISR提供了一种潜在的解决方案,但现有方法要么无法保持忠实的...
提出了一种用于图像超分辨率(SR)的生成式对抗网络(GAN)SRGAN。据我们所知,它是第一个能够以4倍的尺度放大因子来推断照片级真实感自然图像的框架。为了实现这一点,我们提出了一个感知损失函数,其中包括对抗损失和内容损失。对抗损失将我们的解决方案推向使用鉴别器网络的自然图像流形,该鉴别器网络被训练为区分超分辨率...
真实图像超分辨问题主要解决从低分辨率图像中重建出更加丰富的纹理细节,具有更高可信度,更好保真度的高分辨率图像。作为计算机视觉的底层任务,图像超分辨率在众多领域都有重要的研究意义。例如:图像压缩、视频感知、遥感成像等。 对抗攻击与防御主要研究针对深...