Публикации по теме 'super-resolution'


EnhanceNet: сверхвысокое разрешение одиночного изображения за счет автоматического синтеза текстур
В этой статье обсуждаются основные моменты статьи EnhanceNet о сверхвысоком разрешении одного изображения и производительность различных его версий. Я хотел бы в основном подчеркнуть его функции потерь, которые отвечают за качество восприятия, близкое к исходному изображению с высоким разрешением. Фон В сверхразрешении одиночного изображения модели CNN на основе объективных метрик (например, среднеквадратичной ошибки) могут давать хорошие значения PSNR, но обычно дают чрезмерно..
GFPGAN / На пути к восстановлению слепых лиц в реальном мире с помощью генеративного априорного лица
Обзор Lickety Split arXiv:2101.04061 Проблема . Текущие методы восстановления слепых лиц с использованием априорных изображений лиц, инкапсулированных в предварительно обученную GAN лица посредством инверсии скрытого кода, не учитывают уровень деградации изображения лица, поэтому восстановление кажется реальным, но не хватает точности исходного лица. Решение : • Добавьте модуль удаления деградации • Внедрите модуль преобразования пространственных объектов • Используйте комбинацию..
Мой опыт работы с Diffusion Super Resolution
Вы когда-нибудь слышали о диффузионных моделях? Что ж, в наши дни некоторые люди делают с ними удивительные вещи. Найдите в поиске Dall-E 2 или Google Imagen, и вы поймете, о чем я говорю. Каждый раз, когда я вижу, как появляется новый класс моделей, я всегда пытаюсь понять его, и если это то, с чем, как мне кажется, мне понравилось бы играть… Я играю с этим, ха-ха. На этот раз я понял общую концепцию, но реализация была мне непонятна, поэтому я решил, что должен реализовать что-то,..
GCFSR / генеративный и управляемый метод суперразрешения лиц без лицевых и GAN Priors
Обзор Lickety Split arXiv:2203.07319 Проблема : • Мы хотим иметь контроль над детализацией выходных данных SR • В подходах SOTA BFR используются априорные данные GAN для лица, но можем ли мы на самом деле не использовать его и по-прежнему получать максимум? - достоверность результатов? Решение : • Генератор на основе стилей, вдохновленный StyleGAN2 • Добавление повышающих коэффициентов в генератор • Объединение закодированных и сгенерированных функций Авторы хотят..
Используйте fast-SRGAN на мобильных устройствах
Как использовать быструю модель машинного обучения со сверхвысоким разрешением на iOS Я хочу использовать сверхвысокое разрешение на высокой скорости Модель со сверхвысоким разрешением может работать слишком долго, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем в мобильных приложениях или видео со сверхвысоким разрешением. Fast-SRGAN Это модель со сверхвысоким разрешением, которую можно запускать на высокой скорости. Преобразуйте ее для iOS и запустите. #конверсия..
Super Resolution  — базовое исследование
Что такое супер-разрешение? Суперразрешение — это задача восстановления фотореалистичного изображения с высоким разрешением из его аналога с низким разрешением. Это уже давно является сложной задачей в братстве компьютерного зрения. Основная задача в этой задаче — сделать ее максимально фотореалистичной. Фотореализм  – это стиль живописи или рисунка, в котором изображения выглядят настолько реальными, что их трудно отличить от фотографий . (Источник: [ 2 ]) Позвольте мне..
Суперразрешение с GAN и Keras (SRGAN)
Реализован код для увеличения разрешения изображений 25x25 в 4 раза. Предыдущие знания Нейронные сети Python Керас ( лучше иметь ) Генеративные состязательные сети (GAN) GAN - это технология в области нейронных сетей, разработанная Яном Гудфеллоу и его друзьями. SRGAN - это метод, с помощью которого мы можем увеличить разрешение любого изображения. Он состоит из двух основных частей: Генератор и Дискриминатор . Генератор производит уточненные выходные данные из..