如何评价近几年顶会的超分，去噪，去模糊等图像复原文章？
2024-01-217510
知乎用户. . 796 人赞同了该回答. 作为近几年“超分，去噪，去模糊等图像复原文章”，“灌水”的亲历者甚至是参与者， 看到这个问题其实想法很复杂。. 总结一下我的看法. 灌水的很多，因为很好灌水。. 问题很难，有价值的研究少但是一直有。. 首先 ...
使用 AI 解决方案将图像升级到超高分辨率 Aiseesoft Image Upscaler Online 采用 AI 超分辨率技术，可让您通过学习数百万个细节并执行复杂的调整，在不降低质量的情况下放大图像。
文刀秋二. . 计算机图形学话题下的优秀答主. 过去一整年的研究工作终于在上周静悄悄的上线了！. DLSS用深度学习做图像超分辨率，极大的提升GPU的渲染性能，并且画面质量极其接近甚至超越原生分辨率渲染。. 这应该是第一个成功在游戏程序中商用的深度学习 ...
理论地说, 超分是一个ill-posed problem, 是没有稳定和唯一解的. 2x超分中, 平均每1个像素要多出3个像素, 如下图: 如何求多出来的像素的值, 就是超分辨率的任务.
文章浏览阅读2.6w次，点赞9次，收藏37次。. 1.Aiseesoft图像升频器https://zh-cn.aiseesoft.com/image-upscaler/评价：最大只能放大到3000x3000.清晰度上似乎并没有增加。. 不知道用的是什么算法。. 总体来说，上传图像较慢，但是处理的较快，不知道是不是插值法。. 2.AI ...
简单来说，超分辨率方法分为三类：基于插值的方法，基于重建的方法和基于学习的方法（即深度学习方法）。 另外，根据输入输出的不同，SR方法也可以按照下图分类： 传统方法中， 基于插值的方法 包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等，具有算法简单，处理速度快，但在诸如边缘、纹理等像素突变处的处理效果差，易出现锯齿和块效 …
153,881 关注问题 写回答 邀请回答 好问题 20 添加评论 分享 30 个回答 默认排序 hzwer 北大信科 github.com/hzwer 搞算法的 关注 76 人赞同了该回答 简单来说， 超分算法 本来就是研制出能拍到高清晰度视频的摄像头的一部分。 常用的相机传感器会经过这么一个阵列，简单理解就是传感器记录了光强，加上一个 滤光片 可以记录下 RGB 某种 …
对标VideoINR，任意尺度时空视频超分辨率 从近几年有关超分的顶会论文中可以看出，越来越多小伙伴想打破亚像素卷积（或称 Pixel-Shuffle）在超分上采样中的统治地位，开始关注任意尺度的超分辨率，这里为我们的任意尺度超分辨率综述工作插一条小广告
更高质量的超分意味着更大的计算量，也就意味着更高的耗电量和更高的延迟。 2、在某些场景下，超分的质量并不是特别敏感，或者因人而异，比如：最高质量的超分和质量稍差的超分之间的画质对比，可能只有专家或者放大到100%仔细观察才能发现区别，但运行时间可能相差很多。
视频超分的研究越来越多； 超大倍数的超分可能会逐渐引起关注； 算法的速度与计算负担将被重点考虑； 与传统方法结合的深度学习算法更容易被认可； CNN 与 Transformer 结合的算法将在图像超分领域持续，最终可能归于 MLP (Mixer)；
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