Dec, 2016

EnhanceNet: 自动纹理合成的单图像超分辨率

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TL;DR该研究提出了一种基于自动纹理合成及感知损失的单张图像超分辨率增强方法，利用卷积神经网络实现前馈学习与对抗训练相结合，取得了高效、有效的成果。
super-resolutionautomated texture synthesisperceptual lossconvolutional neural networksimage quality
发现论文，激发创造
  • 自然真实的单图像超分辨率与显式自然流形判别

    本研究提出了一种新颖的方法，基于低级域天然先验规律和自然流形约束去实现高感知质量和真实感重构的超分辨率图像，相比于其他算法，获得了更好的自然感和更真实的图像重构效果。

    Nov, 2019

  • 基于渐进感知的单幅图像超分辨率网络

    本文提出了一种分阶段新颖的感知图像超分辨率方法，第一阶段集中于最小化点之间误差，第二阶段利用前一阶段提取的特征来追求更好的结构保留，并采用第二阶段提取的细节结构特征来产生更真实的结果，通过多尺度特征融合，提出的方法优于现有方法。

    Jul, 2019

  • 使用生成对抗网络的照片级单图像超分辨率

    本文提出了 SRGAN 框架，通过引入对抗性损失和感知损失函数，成功应用 GAN 进行图像超分辨率，能够生成 4 倍放大因子下的自然真实图像。大量实验和 MOS 测试证明 SRGAN 在视觉效果上具有显著的优势。

    Sep, 2016

  • 通过纹理转移实现单幅图像超分辨率的非常规效果

    利用纹理损失实现高质量图像重建并优化感知质量。使用语义导向的纹理约束方法，使用深度特征来捕获图像的感知质量，进一步提高结果。

    Jul, 2018

  • 神经纹理迁移图像超分辨率

    本文提出了一种引用图像超分辨率 (RefSR) 的深度学习模型，借鉴图像风格化的思想，通过在神经空间进行多级匹配，实现了从参考图像中自适应地转移纹理，有效地提高了超分辨率的性能，并建立了参考图像超分辨率通用研究的基准数据集。

    Mar, 2019

  • 学习纹理转换网络用于图像超分辨率

    本文提出了一种基于注意机制的纹理转换神经网络（TTSR），采用 DNN 可学习的纹理提取器、相关嵌入模块、用于纹理传输的硬注意力模块，并且结合 LR 和 Ref 图像进行联合特征学习，从而实现图像的纹理恢复。经过广泛实验，TTSR 在定量和定性评估上都取得了显著改进。

    Jun, 2020

  • 重新思考超分辨率，作为基于文本的细节生成技术

    本文提出了一种基于语义图像细节增强的图像超分辨率方法，其中利用文本和图像模态的多模态融合学习来提高图像的语义准确性和视觉质量。该方法通过粗到细的过程生成文本描述匹配的高分辨率图像细节，实验证明该方法具有显著的效果。

    Jul, 2022

  • 像素递归超分辨率

    该论文提出了一个像素递归超分辨率模型，可综合提高图像的分辨率并增强其真实感；该模型能够表示多模态条件分布，使用 PixelCNN 结构定义自然图像的先验知识并联合优化条件卷积网络，保持了照片的真实感。

    Feb, 2017

  • 通过深度空间特征转换在图像超分辨率中恢复逼真纹理

    本文提出一种基于语义分割概率图的空间特征变换（SFT）层，能有效恢复语义类匹配的纹理特征，使得卷积神经网络（CNN）进行单图像超分辨率（SR）重建更具真实性和视觉感受性。

    Apr, 2018

  • 用神经架构搜索实现快速、精确和轻量级的超分辨率处理

    使用神经架构搜索的多目标方法能够在以 FLOPS 为指标的量化实验中优于现有方法，以在资源受限条件下平衡模型的简单度和修复能力。

    Jan, 2019