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srgan网络架构是什么

发布时间:2025-06-03 22:03:52

㈠ AI如何放大图片

AI如何放大图片?在进行图像编辑时,有时候需要将一张图片放大,但是放大后却出现了模糊的情况,这是因为当我们将图片放大时,图片中的像素点会变得更加稀疏,导致图片质量下降。但是,有些软件可以帮助我们放大图片并保持图片清晰度。嗨格式图片无损放大器是一款专业图片修复工具,采用最新AI人工智能技术,来达到使图片变得更加清晰的目的。而且操作简便,只需几个步骤即可完成对图片的修复。在图片修复完毕之后,增强人的视觉感官效果~

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>具体操作方法如下:嗨格式图片无损放大器


随后进入照片编辑器界面,点击右侧的【修复】,选择【高清修复】,这里提供了2倍无损放大和4倍无损放大,直接选择放大的倍数就可以了。

以上就是分享给大家的图片变清晰的部方法啦。可以帮助你轻松地将模糊的图片变得更加清晰。

㈡ 图像去模糊:DeblurGAN

DeblurGAN是乌克兰天主教大学的Orest Kupyn等人开发的一种基于生成对抗网络(GAN)的盲运动模糊移除技术。借鉴SRGAN与CGAN的成功,该方法视图像去模糊为特殊的图像到图像任务。训练中结合了WGAN与内容损失,显示出在SSIM与视觉效果上卓越的性能。

DeblurGAN的贡献主要体现在三个方面:目标是:在无模糊核信息条件下,从模糊图像中复原清晰图像。通过生成器执行去模糊操作,训练过程引入辨别网络以对抗方式学习。生成器结构包含两个下采样卷积模块、9个残差模块(包含卷积、归一化层与ReLU)以及两个上采样转置卷积模块,此外,引入全局残差连接,加速训练并提升泛化能力。

训练中,定义判别器架构类似PatchGAN,采用带梯度惩罚的Wasserstein GAN进行对抗训练。损失函数由两部分组成:GAN损失与内容损失。作者未将判别损失纳入损失函数,因为无输入输出不匹配的惩罚。对抗损失确保生成器更为鲁棒。内容损失采用感知损失,特征空间的L2损失,以避免结果过平或出现伪影。尝试添加TV正则项,但效果不佳。损失函数计算示意图提供了一种直观的展示。

基于随机轨迹方法,生成模糊数据,用于模型训练。作者训练了三个模型,包括GoPro数据模型、模糊数据制作模型与混合数据模型。训练采用Adam优化器,学习率$10^{-4}$,学习率线性下降至0,BatchSize=1。实验结果显示,与其他方法在Kohler测试数据集上的效果对比。在采用YOLO进行目标检测时,DeblurGAN方法明显优于其他去模糊技术。

综上所述,DeblurGAN提供了一种高效、鲁棒的盲去模糊解决方案,通过集成GAN与内容损失,以及创新的模糊数据制作方法,为模糊图像的清晰化提供了有力支持,并有望辅助提升其他任务在模糊图像上的性能。

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