图1:Real-ESRGAN 视觉效果 3.1 盲超分任务介绍 作为基本的 low-level 视觉问题,单图像超分辨率 (SISR) 越来越受到人们的关注。SISR 的目标是从其低分辨率观测中重建高分辨率图像。目前已经提出了基于深度学习的方法的多种网络架构和超分网络的训练策略来改善 SISR 的性能。顾名思义,SISR 任务需要两张图片,一张高...
为了进一步提高Real-ESRGAN的性能,可以应用其他技术。例如,可以使用数据增强技术,如随机裁剪、翻转和旋转,增加训练数据的多样性,防止过拟合。此外,可以采用对抗训练的方法,引入一个判别器网络来区分生成的高分辨率图像和真实图像。这有助于模型生成更加逼真和具有视觉吸引力的结果。 Real-ESRGAN的训练过程是一个迭代和计算...
在Real-ESRGAN的训练中,感知损失有助于提升生成图像的质量和细节,通过使用预训练的VGG19网络的特征图来计算损失,从而使得生成的图像在视觉上更加接近高分辨率的真实图像。此外,Real-ESRGAN的训练还包括了GAN损失,这是通过训练一个判别器网络来实现的,判别器的任务是区分生成的图像与真实的高分辨率图像,从而进一步推动生...
使用Unet设计的判别器可以改善局部细节问题,但它会引入不自然的纹理并增强了训练不稳定性。而通过使用谱归一化可以有效提高恢复的纹理质量,同时提升训练稳定性。 在数据合成中,在少数真实场景中,更复杂的模糊核可以观察到稍微更好的性能,但在大多数样本上它们之间的差别较小,这也表明使用具有高阶降质过程的高斯核已经...
Real-ESRGAN:用纯合成数据训练真实世界的盲超分辨率 1.sinc同步滤波器模拟振铃和过冲现象减少伪影 2.使用镨归一化unet方法.有利于减少过冲伪影和gan的训练,稳定训练 3.使用二阶降质模型可以有效去除墙壁噪声和麦田中的模糊效应。
一旦安装完成,你就可以开始训练你的Real-ESRGAN模型了。在训练过程中,你需要准备一些超分辨率的图像作为输入,并指定你想要放大的倍数。Real-ESRGAN模型将会通过学习这些图像来学习如何进行超分辨率重建。完成训练后,你可以使用训练好的模型来进行推断。将你想要进行超分辨率重建的图像输入到模型中,模型将会输出相应的超...
Real-ESRGAN的生成器采用与ESRGAN相同的深度网络结构，使用Pixel-Unshuffle操作降低图像分辨率，以减少GPU内存和计算资源的消耗。鉴别器采用U-Net结构，提高复杂训练输出的鉴别能力，同时注重生成图像的细节。训练集包括DIV2K、Flickr2K、OutdoorSceneTraining等，采用高分辨率块大小256，批大小48。Real-ESRNet从...
模型结构采用ESRGAN相同生成器网络，缩放因子×2和×1时，采用像素unshuffle操作减小空间大小，信息排列到通道维度。判别器使用Unet，输出像素真实度值，并提供生成器逐像素反馈。谱归一化增强判别器性能，稳定训练过程，缓解伪影。训练策略：先用L1损失训练面向PSNR模型，然后结合L1、感知损失和GAN损失对模型...
1.4 ESRGAN enhanced SRGAN,主要解决细节模糊和伪影问题。 SRResNet网络结构的改进: 1)移除BN,有利于去除伪影,提升泛化能力; 2)使用Residual-in-Residual Dense Block (RRDB)作为基本构建模块,更强更易训练; GAN-based Network的损失函数的改进:使用RaGAN (Relativistic average GAN)中的相对损失函数,提升图像的相对...
Realesrgan模型的目标是通过训练一个生成器模型来将低质量的输入图像转换成高质量的输出图像。 首先,让我们了解一下生成对抗网络(GAN)。GAN由两个主要的模型组成:生成器和判别器。生成器的目标是生成逼真的图像,而判别器的目标是区分生成的图像和真实图像。生成器和判别器会相互竞争,使得生成器逐渐学习生成更逼真的...