Loading...

Real-ESRGAN:腾讯推出的开源图像分辨率提升模型

AI工具5个月前发布 阿强
54 0

Real-ESRGAN是什么

Real-ESRGAN(Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data)是由的ARC实验室推出的一个深度学习模型,专门用于处理和提升低分辨率图像到高分辨率图像的质量。这个模型的特点是能够在没有真实高分辨率图像作为参考的情况下,通过合成的退化过程来训练,从而模拟现实世界中的图像退化。这种方法被称为“盲超分辨率”(blind super-resolution),因为它不需要知道图像是如何从高分辨率退化到低分辨率的。

Real-ESRGAN:腾讯推出的开源图像分辨率提升模型插图

Real-ESRGAN的功能特色

  • 图像质量提升:将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像,同时保持或增强图像的细节和纹理,减少模糊和噪点。
  • 去除伪影:在图像放大过程中,Real-ESRGAN能够识别并减少常见的图像伪影,如振铃(ringing)和过冲(overshoot)。
  • 模拟真实世界退化:通过高阶退化模型,Real-ESRGAN能够模拟现实世界中的多种图像退化过程,如相机模糊、传感器噪声、锐化、JPEG压缩等。
  • 无需真实高分辨率图像:Real-ESRGAN的训练不依赖于真实高分辨率图像,而是通过合成的退化过程来生成训练数据,这使得模型能够在没有真实高分辨率图像的情况下进行训练。
  • 增强图像细节:在提升分辨率的同时,Real-ESRGAN能够增强图像中的局部细节,如纹理、边缘和轮廓,使得放大后的图像更加清晰和自然。
Real-ESRGAN:腾讯推出的开源图像分辨率提升模型插图1

Real-ESRGAN的官方入口

  • 官方GiHub项目库:https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
  • 研究论文:https://arxiv.org/abs/2107.10833
  • Replicate运行地址:https://replicate.com/xinntao/realesrgan
  • Google Colab运行地址:https://colab.research.google.com/drive/1k2Zod6kSHEvraybHl50Lys0LerhyTMCo?usp=sharing
  • Arc版Anime-6B:https://arc.tencent.com/zh/ai-demos/imgRestore

Real-ESRGAN的工作原理

Real-ESRGAN的工作原理基于深度学习和生成对抗(GAN)的框架,具体包括以下几个关键步骤:

Real-ESRGAN:腾讯推出的开源图像分辨率提升模型插图2
  1. 数据合成:由于Real-ESRGAN训练时不使用真实的高分辨率图像,它首先需要合成训练数据。这通过模拟现实世界中的图像退化过程来实现,包括模糊、下采样、噪声添加和JPEG压缩等。这些过程模拟了从高分辨率图像到低分辨率图像的退化路径。为了增加多样性,Real-ESRGAN采用了高阶退化模型,即通过多次重复这些退化过程来生成训练样本。
  2. 模型架构:Real-ESRGAN使用了类似于ESRGAN的生成器网络,这是一个深度卷积神经网络(CNN),包含多个残差密集块(Residual-in-Residual Dense Blocks, RRDBs)。这个网络负责从低分辨率图像恢复出高分辨率图像。为了提高判别器的能力,Real-ESRGAN还采用了一个带有谱归一化(Spectral Normalization, SN)的U-Net判别器。
  3. 训练过程:训练分为两个阶段。首先,使用L1损失函数训练一个以峰值信噪比(PSNR)为导向的模型(Real-ESRNet)。然后,这个模型被用作生成器的初始化,并结合L1损失、感知损失(基于VGG网络的特征图)和GAN损失(对抗损失)来训练Real-ESRGAN。这种结合损失的方法旨在在提升图像细节的同时,保持图像的真实感。
  4. 谱归一化:为了稳定训练过程并提高判别器的性能,Real-ESRGAN在U-Net判别器中使用了谱归一化。这种技术有助于防止训练过程中的不稳定性和过拟合,同时能够提供更准确的梯度反馈,帮助生成器学习如何产生更逼真的图像。
  5. 生成高分辨率图像:在训练完成后,Real-ESRGAN的生成器网络能够接收低分辨率图像作为输入,并输出相应的高分辨率图像。这个过程中,模型会尝试恢复图像的细节,同时减少由于退化过程引入的伪影。
  6. 评估和优化:训练完成后,Real-ESRGAN的性能通过在多个真实世界数据集上的测试来评估。这包括使用非参考图像质量评估指标(如NIQE)和视觉比较。根据评估结果,可以对模型进行进一步的优化和调整。

Real-ESRGAN的应用场景

  • 数字图像恢复:在数字媒体领域,Real-ESRGAN可以用来提升老照片、扫描文档、压缩图像等的质量,恢复丢失的细节。
  • 视频增强:在视频制作和后期处理中,Real-ESRGAN可以用来提升视频的分辨率,使得在大屏幕上播放时图像更加清晰。
  • 内容处理:社交媒体平台上的图片和视频往往因为压缩而质量下降,Real-ESRGAN可以帮助用户恢复和提升这些内容的质量。
  • 监控视频分析:在监控系统中,Real-ESRGAN可以用来提高监控摄像头捕获的图像分辨率,帮助更好地识别细节,这对于安全监控和事件分析至关重要。
  • 医学图像处理:在医学领域,Real-ESRGAN可以用来增强医学扫描图像,如MRI、CT扫描等,帮助医生更清晰地观察和诊断。
    © 版权声明

    相关文章

    暂无评论

    暂无评论...