GAN是一种深度学习模型,由生成器和判别器两部分组成,通过对抗训练的方式不断优化生成器的输出效果。在模糊图像复原任务中,GAN可以通过学习模糊图像和清晰图像之间的映射关系,从而生成具有清晰度和细节的恢复图像。 在CVPR2021中,基于GAN的模糊图像复原技术取得了显著的进展。其中,最具代表性的是使用条件生成对抗网络(Con...
在图像复原任务中,近两年的相关工作主要有PULSE[CVPR2020]、DGP[ECCV2020 Oral]、GLEAN[CVPR2021 Oral]、GPEN[CVPR2021]、GFP-GAN[CVPR2021]等。 2. 相关论文简介 2.1 从DIP说起 图像复原任务是为了从低质的观测图像 x_0 中恢复清晰的原始图像 x ,可通过优化公式(2)达到目的: \min_{x}E(x, x_0) +...
图像翻译的最新进展 上面的模型只是一种神经网络简单的应用，由于模型的损失函数是简单的L2-loss，因此会造成图像模糊化的效果。为了使图像变得更加真实并减少对训练样本量的依赖，有人使用GAN进行图像翻译，这里介绍几个比较不错的案例：1. pix2pix article: https://arxiv.org/abs/1611.07004 repo:torch版本https...
这篇论文提出了一种新的人脸图像生成方法,首先学习一个用于高质量人脸图像生成的 GAN,并将其嵌入到 U-shaped DNN 中作为先验解码器,然后用一组合成的低质量人脸图像对先验嵌入的 GAN DNN 进行微调。 设计GAN 模块是为了保证从 DNN 的深度和浅度特征分别生成 GAN 的潜码和噪声输入,控制重建图像的全局人脸结构、...
对于局部判别器,我们每次从输出图像和真实图像中随机裁剪5个patch。这里我们采用原LSGAN作为对抗性损失,如下: 4.2.Self Feature reserving Loss-自感知损失Loss 为了限制感知相似性,Johnson等人[37]提出了感知损失的概念,采用一种预训练的VGG对图像之间的特征空间距离进行建模,这种方法被广泛应用于许多低层次的视觉任务中...
本文解读的是ECCV 2020 Oral论文《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》,本文提出一种挖掘预训练的对抗生成网络(GAN)中图像先验的方法,无需针对特定任务设计,便可实现种图像复原(上色,补全,超分辨率,对抗防御)和图像编辑(随机扰动,图像变形,类别转换)效果。
通过这种对抗训练,生成器逐渐提高生成图像的质量,最终得到逼真的高分辨率图像。 二、GFPGAN的应用 GFPGAN在人脸图像生成和复原方面有着广泛的应用。它可以用于将低分辨率的人脸图像转换为高分辨率图像,提高图像的清晰度;也可以用于从低质量的图像中恢复出高质量的人脸图片,修复图像中的模糊、噪声等问题。 此外,GFPGAN...
这篇文章可以说结果好到令人拍案叫绝,处理后细节也好了,色偏也好了,更主要是那些评价指标仿佛都是为它设计的,一个比一个好,本文就详细地介绍一下水下图像融合算法。 1.首先先分别进行两次处理 ①对原图进行白平衡处理——详细地可以看它的代码,代码是改良的灰度世界,个人觉得是一个灰度世界+一个直方图均衡。处...
飞桨PaddleGAN是一个强大的生成对抗网络(GAN)框架,专注于图像生成和修复。其核心理念是在海量的数据训练中,学习到图像的特征和细节,从而实现老照片的高清复原。该技术能够通过更高的分辨率和色彩还原,尽可能真实地再现历史影像。当用户提供一张模糊的旧照片后,PaddleGAN会识别出图像中的各个元素,通过独特的算法补全缺失...
最后我们介绍一下最近大热的生成对抗神经网络(GAN)在图像翻译的最新进展。 图像翻译,类似于语言翻译,是把一种图像转换为另一种图像,例如图像复原、把二维地图转换为三维地图、把模糊图像转换为清晰图像、把素描转化为彩图等等。在深度学习流行之前,进行图像翻译是一种state of art的工作,以图像复原为例,原来常使用滤波...