3 只用纯合成数据来训练真实世界的盲超分模型Real-ESRGAN3.1 盲超分任务介绍3.2 经典退化模型:模糊,噪声,缩放,JPEG 压缩3.3 借助高阶退化模型生成训练样本3.4 带有振铃和过冲伪像的训练样本3.5 Real-ESRGAN 模型架构3.6 Real-ESRGAN 训练过程3.7 Real-ESRGAN 实验结果3.8 Real-ESRGAN 的局限性3.9 Real-ESRGAN 训练...
由于 Real-ESRGAN 旨在解决比 ESRGAN 更大的退化空间,ESRGAN 中鉴别器的原始设计不再合适。具体来说,Real-ESRGAN 中的鉴别器需要复杂的训练输出具有更强的辨别力。它不需要区分全局样式,而是需要对局部纹理产生准确的梯度反馈。模型还将 ESRGAN 中的 VGG 样式鉴别器改进为具有跳跃连接的 U-Net 设计。UNet 输出每个...
由于 Real-ESRGAN 旨在解决比 ESRGAN 更大的退化空间,ESRGAN 中鉴别器的原始设计不再合适。具体来说,Real-ESRGAN 中的鉴别器需要复杂的训练输出具有更强的辨别力。它不需要区分全局样式,而是需要对局部纹理产生准确的梯度反馈。模型还将 ESRGAN 中的 VGG 样式鉴别器改进为具有跳跃连接的 U-Net 设计。UNet 输出每个...
Real-ESRGAN 是由腾讯ARC 实验室发布的一个盲图像超分辨率模型,它的目标是开发出实用的图像/视频修复算法,Real-ESRGAN 是在 ESRGAN 的基础上使用纯合成数据来进行训练的,基本上就是通过模拟高分辨率图像变低分辩率过程中的各种退化,然后再通过低清图倒推出它的高清图,简单说你也可以把它理解为一个图像/视频修复、...
Real-ESRGAN 的目标是开发出实用的图像/视频修复算法。 我们在 ESRGAN 的基础上使用纯合成的数据来进行训练,以使其能被应用于实际的图片修复的场景(顾名思义:Real-ESRGAN)。 Real-ESRGAN的官方入口 官方GiHub项目库:https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN ...
模型结构如下,Generator网络是SRResNet,论文使用了16个residual blocks;Discriminator网络为8次卷积操作(4次步长为2)+2次全连接层的VGG网络。 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; ...
Real-ESRGAN 是由腾讯 ARC 实验室发布的一个盲图像超分辨率模型,它的目标是开发出实用的图像/视频修复算法,Real-ESRGAN 是在 ESRGAN 的基础上使用纯合成数据来进行训练的,基本上就是通过模拟高分辨率图像变低分辩率过程中的各种退化,然后再通过低清图倒推出它的高清图,简单说你也可以把它理解为一个图像/视频修复...
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分辨率重建结果。在使用Real-ESRGAN进行图像超分时,大部分情况下可以得到满意的结果。但请注意,Real-ESRGAN并不是完美的,在处理某些画面时...
为了在训练过程中模拟这些常见的artifacts,Real-ESRGAN采用了sinc滤波器来合成ringing和overshoot artifacts。sinc滤波器是一种理想化的滤波器,通过截断高频部分来模拟这些现象,特别是在过度锐化效果下 。这些artifacts的合成对于训练模型以处理和恢复真实世界图像是非常重要的,因为真实世界的图像往往包含了复杂和未知的降质过...