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tecogan安卓版即利用該同名科研算法制作而出的相關(guān)應(yīng)用，你只需將圖片和視頻導(dǎo)入其中，它便可通過AI運算，來將原本打碼的地方，進行處理和還原，雖然不能做到與原本絕對一致，但是也相差無幾啦！

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圖像超分辨率技術(shù)指的是根據(jù)低分辨率圖像生成高分辨率圖像的過程，該技術(shù)希望根據(jù)已有的圖像信息重構(gòu)出缺失的圖像細節(jié)。視頻超分辨率技術(shù)則更加復(fù)雜，不僅需要生成細節(jié)豐富的一幀幀圖像，還要保持圖像之間的連貫性。

在一篇名為「Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution (TecoGAN)」的論文中，來自慕尼黑工業(yè)大學(xué)的研究人員提出了一種用于實現(xiàn)視頻超分辨率的新型 GAN——TecoGAN。

此前，已經(jīng)有開發(fā)者利用 ESRGAN 這種視頻超分辨率模型重制了很多單機游戲，包括經(jīng)典的重返德軍總部、馬克思·佩恩和上古卷軸 III：晨風(fēng)等等。重制的高清版游戲在畫質(zhì)上有很好的效果，而且還保留了原始紋理的美感與風(fēng)格。

下圖的右半部分是用 TecoGAN 生成的，說不定用它來重制單機游戲會有更驚人的效果。該方法能夠生成精細的細節(jié)，較長的生成視頻序列也不會影響其時間連貫度。

圖中，動物皮的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)、蜥蜴的圖案和蜘蛛背部的斑點無不彰顯該方法的效果。該方法中的時空判別器在引導(dǎo)生成器網(wǎng)絡(luò)輸出連貫細節(jié)方面居功至偉。

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這個視頻超分辨率 GAN 牛在哪里？

自然圖像超分辨率是圖像和視頻處理領(lǐng)域的一大經(jīng)典難題。對于單一圖像超分辨率（SISR），基于深度學(xué)習(xí)的方法可以達到當(dāng)前最佳的峰值信噪比（PSNR），而基于 GAN 的架構(gòu)在感知質(zhì)量方面實現(xiàn)了重大改進。

在視頻超分辨率（VSR）任務(wù)中，現(xiàn)有的方法主要使用標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)，如均方差損失，而不是對抗損失函數(shù)。類似地，對結(jié)果的評估仍然聚焦于基于向量范數(shù)的指標(biāo)，如 PSNR 和結(jié)構(gòu)相似性（Structural Similarity，SSIM）指標(biāo)。與 SISR 相比，VSR 的主要難點在于如何獲取清晰的結(jié)果，且不會出現(xiàn)不自然的偽影。基于均方差損失，近期的 VSR 任務(wù)使用來自低分辨率輸入的多個幀，或重用之前生成的結(jié)果來改進時間連貫度。

盡管對抗訓(xùn)練可以改善單個圖像的視覺質(zhì)量，但它并不常用于視頻。在視頻序列案例中，我們不僅要研究任意的自然細節(jié)，還要研究可以穩(wěn)定形式基于較長圖像序列生成的細節(jié)。

該研究首次提出了一種對抗和循環(huán)訓(xùn)練方法，以監(jiān)督空間高頻細節(jié)和時間關(guān)系。在沒有真值動態(tài)的情況下，時空對抗損失和循環(huán)結(jié)構(gòu)可使該模型生成照片級真實度的細節(jié)，同時使幀與幀之間的生成結(jié)構(gòu)保持連貫。研究者還發(fā)現(xiàn)了一種使用對抗損失的循環(huán)架構(gòu)可能會出現(xiàn)的新型模型崩潰，并提出了一種雙向損失函數(shù)用于移除對應(yīng)的偽影。

該研究的核心貢獻包括：

·提出首個時空判別器，以獲得逼真和連貫的視頻超分辨率；

·提出新型 Ping-Pong 損失，以解決循環(huán)偽影；

·從空間細節(jié)和時間連貫度方面進行詳細的評估；

·提出新型評估指標(biāo)，基于動態(tài)估計和感知距離來量化時間連貫度。