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...
振铃与过冲效应是JPEG压缩的常见伪像，通过合成带此类伪像的图片，训练模型以适应这些现象。生成过程使用Sinc滤波器截断高频信号，合成振铃与过冲伪像，提高模型对这类伪像的适应性。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...