SRGAN、ESRGAN与Real ESRGAN方法介绍

发布网友发布时间：2024-06-01 02:05

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热心网友时间：2024-06-01 16:31

深入解析SRGAN、ESRGAN与Real ESRGAN：超分辨率的革命性突破

1.1 SRGAN：超分艺术的革新之作

SRGAN，Twitter在2017年的杰作，它旨在解决单张图片超分辨率的挑战。传统方法通过大上采样因子恢复细节时，往往牺牲了高频信息和纹理的细腻度。SRGAN的关键在于革新了损失函数，摒弃了单纯的MSE，引入感知loss，其中包括对抗性损失和内容损失。它的诞生，使得4倍超分成为可能，且在当时的效果超越了所有对手，实现了超分图像的感知质量飞跃。

1.2 从MSE到感知：感知损失的威力

MSE虽能提供高PSNR，但生成的图像过于平滑，无法捕捉真实细节。SRGAN的感知loss利用VGG19的预训练模型，计算生成图像与真实图像在高层次特征层面的差异，避免了像素级损失的局限。对抗损失则让模型学习生成更接近真实的照片，而非仅仅是像素的平均值。

1.3 网络结构：细节决定成败

生成器采用9x9卷积、16个残差块和Pixelshuffle操作，构建出精细的结构；判别器则通过简单的卷积、BN层和激活函数，判断生成图像的真实性。深度与稳定性之间的微妙平衡，是SRGAN研究的重点。

1.4 ESRGAN：超越与改进

ESRGAN在SRGAN的基础上，引入Residual-in-Residual Dense Block (RDDB)和去除了BN层，采用residual scaling技术，进一步提升图像的真实性和纹理细节。感知loss的改进，使得使用VGG网络激活前的特征，避免了亮度不一致的问题。

2.1 ESRGAN的网络结构优化

ESRGAN的网络结构更精细化，密集连接的残差模块和深网络的训练，让生成的图像更加逼真。去除了BN层，减小了伪影，展现出更强大的泛化能力。

2.4 实践与效果：ESRGAN的卓越表现

ESRGAN在超分比赛中的优异表现，归功于对插值模型的巧妙设计，它平衡了感知质量和真实性，同时避免了GAN方法带来的噪声。更多数据的使用，提升了结构恢复的精度和纹理细节。

3. Real ESRGAN：现实与合成的完美融合

Real ESRGAN通过纯合成数据模拟真实场景，生成器结构与ESRGAN类似，但采用多级压缩和不同方法生成训练数据对，以应对现实生活中的复杂性。这种创新方法，使得超分辨率处理更加接近真实世界的需求。