超分辨率重建

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【论文阅读】Real-ESRGAN学习资料为什么研究这个？现在的模型有什么局限？方法中的图片的退化过程不足以模拟现实中的复杂退化情况。GAN被用作损失监督→解决方案更接近自然流形

图像修复-SwinIR: Image Restoration Using Swin TransformerSwinIR是一个专门用于图像修复任务的基线模型，它基于Swin Transformer架构。相比于基于卷积神经网络的传统方法，SwinIR利用了Transformer在高层次视觉任务中的优异表现。

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超分之SPINSPIN模型架构：编码器模块SPI模块（Super-Pixel Interaction）：全局残差模块

阅读笔记5：董超底层视觉之美|时空的交错与融合——论视频超分辨率原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/pmJ56Y0-dbIlYbHbJyrfAA

FSR超分笔记最近因为工作原因，接触到了超分以及AMD家出的FSR算法，特意记录了解一下~超分辨率是通过硬件或软件方法提高原有图像分辨率的方法，通过一幅或者多幅低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像。

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InternLM-XComposer2-4KHD开拓性的4K高清视觉-语言模型大型视觉-语言模型（LVLM）在图像字幕和视觉问答（VQA）等任务中表现出色。然而，受限于分辨率，这些模型在处理包含细微视觉内容的图像时面临挑战。

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超越传统插值：利用深度学习提升视频帧率与清晰度视频帧率的提升是视频处理领域中一个重要问题，它直接影响到视频的流畅度和观感。随着技术的发展，人们对于视频质量的要求越来越高，尤其是在捕捉快速运动场景时，高帧率视频能够提供更加清晰和连贯的视觉效果。然而，传统的视频拍摄设备往往受限于硬件性能，无法实时记录高帧率视频，这就导致了在回放快速动作时出现模糊和拖影现象。现有的提高视频帧率的方法，如时间插值技术，虽然能够在一定程度上增加视频的帧数，但它们通常无法恢复由于运动模糊和运动混叠而丢失的高频信息。时间插值通常只是简单地在现有帧之间插入额外的帧，而不能解决由于低

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图像超分辨率重建相关概念、评价指标、数据集、模型超分辨率（Super-Resolution），简称超分（SR）。是指利用光学及其相关光学知识，根据已知图像信息恢复图像细节和其他数据信息的过程，简单来说就是增大图像的分辨率，使图像更加“清晰”，尽可能保证图像质量不下降。

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前端超分辨率技术应用：图像质量提升与场景实践探索-设计篇在数字化时代，图像质量对于用户体验的重要性不言而喻。随着显示技术的飞速发展，尤其是移动终端视网膜屏幕的广泛应用，用户对高分辨率、高质量图像的需求日益增长。然而，受限于网络流量、存储空间和图像源质量等因素，获取高分辨率图像并非总是可行的。

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51-33 LDM 潜在扩散模型论文精读 + DDPM 扩散模型代码实现High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models，LDM 论文是继 VAE、DDPM、DDIM 后，性能较好的工作，于 2022 年 3 月公布。具体说来，以前的扩散模型 DM 是基于原始像素级别的，Latent Diffusion Models ，LDMs 是两阶段 Two-Stage 模型。即先对图片进行压缩，将图片表示为压缩的潜像空间（Latent Space，而不是原始像素空间），减少计算复杂度，然后输入扩散模型。LDM 模型

[超分辨率重建]ESRGAN算法训练自己的数据集过程如训练x4的ESRGAN模型，那么我们需要将HR的图像尺寸与LR的图像尺寸比例是4:1。在我的训练中，我将HR的图像尺寸分割成了480x480，LR的图像分割成了120x120。如下图所示。

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超分辨率重建客观世界的场景含有丰富多彩的信息，但是由于受到硬件设备的成像条件和成像方式的限制，难以获得原始场景中的所有信息。而且，硬件设备分辨率的限制会不可避免地使图像丢失某些高频细节信息。在当今信息迅猛发展的时代，在卫星遥感、医学影像、多媒体视频等领域中对图像质量的要求越来越高，人们不断寻求更高质量和更高分辨率的图像，来满足日益增长的需求。

开源与闭源我的观点：开源与闭源软件都有各自的优势和劣势，没有绝对的对错之分。..优势：劣势：优势：劣势：开源：