首先给出R的定义,非常简单,就是利用原始高分图像减去超分辨率图像以获得细节, 而后面又提出来了一个M的map,它的定义是计算R每个像素邻域的方差值,对于这一计算方法我上一篇文章有详细的讲述,可以参考, 而本文的计算公式如下 其中var表示计算方差,n表示选择窗口的大小。 接着文章又提出来,这一方法对于区分边缘和纹...
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...
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, 来训练现...
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...
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
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...
参考:CVPR22: 超分辨率 | 一种真实图像超分辨率的局部判别学习方法 - 知乎 一、基本信息 研究背景:单图像超分辨率(SISR)问题,它旨在从低分辨率(LR)图像重建高分辨率(HR)图像。最近,由于其生成丰富细节的潜力,使用生成对抗网络(GAN)的SISR引起了越来越多的关注。然而,GAN的训练不稳定,它经常在生成的细节中引入许...
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...
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...