Real-ESRGAN 的目标是开发出实用的图像/视频修复算法。
我们在 ESRGAN 的基础上使用纯合成的数据来进行训练，以使其能被应用于实际的图片修复的场景（顾名思义：Real-ESRGAN）。
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/2107.10833g
Real-ESRGAN简介
Real-ESRGAN是对ESRGAN（增强型超分辨率生成对抗网络）的扩展，专门针对实际的图像恢复应用进行了训练。与原始的ESRGAN相比，Real-ESRGAN在处理现实世界中复杂的降质图像时表现出更好的性能。它通过引入高阶降质建模过程来更好地模拟现实世界中的复杂降质情况。此外，该项目还考虑了在实际应用中常见的振铃和过冲伪影，并试图减少这些伪影的影响。
技术特点
- 纯合成数据训练：Real-ESRGAN完全使用合成数据进行训练，这样可以更好地控制训练过程中的降质模型。
- 高阶降质建模：通过模拟现实世界中的降质过程，比如模糊、噪声、压缩等，Real-ESRGAN能够处理各种低质量图像。
- 减少伪影：针对修复过程中可能出现的振铃和过冲伪影，Real-ESRGAN进行了优化，以提供更加自然和真实的图像。
应用场景
Real-ESRGAN可用于多种图像和视频恢复任务，包括但不限于：
- 提升老旧照片或视频的分辨率
- 改善低质量图像资料的清晰度
- 在数字取证中增强图像质量
- 提高医学成像的分辨率等
尽管已经进行了许多盲目超分辨率的尝试来恢复具有未知和复杂退化的低分辨率图像，但它们仍然远远不能解决一般的现实世界退化图像。在这项工作中，我们将强大的 ESRGAN 扩展到一个实际的恢复应用程序（即 Real-ESRGAN），该应用程序使用纯合成数据进行训练。具体来说，引入了高阶退化建模过程，以更好地模拟复杂的现实世界退化。我们还考虑了合成过程中常见的振铃和过冲伪影。此外，我们还采用了具有频谱归一化的 U-Net 判别器来提高判别器能力并稳定训练动态。广泛的比较表明，其视觉性能优于先前在各种真实数据集上的工作。我们还提供高效的实现，以动态合成训练对。
社区贡献和反馈
项目在GitHub上积极维护，并鼓励社区贡献。
结论
Real-ESRGAN不仅仅是一个技术上的突破，它还是图像和视频恢复领域实际应用的重要里程碑。通过开源这个项目，开发者社区得以参与到这一领域的研究中，共同推动技术进步。无论是学术研究还是实际应用，Real-ESRGAN都展现出了巨大的潜力和价值。
以上就是对Real-ESRGAN项目的概述。希望这篇博客能够帮助你更好地理解这个项目及其在图像处理领域内的意义。
