Training learning-based deblurring methods demands a tremendous amount of
blurred and sharp image pairs. Unfortunately, existing synthetic datasets are
not realistic enough, and deblurring models trained on them cannot handle real
blurred images effectively. While real datasets have re
本论文提出了一种使用两个 GAN 模型的新方法，即学会如何模糊图像的深度学习模型和学习如何去模糊的深度学习模型，通过学习如何模糊图像来学习更好的图像去模糊模型，并使用相对论模糊损失来降低真实模糊与合成模糊之间的差异。实验表明，该方法在新提出的数据集和公共数据集上都取得了一致优越的定量性能和更高的感知质量。