图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。
由低清图像恢复的高清图像采用的是MSE(Mean Square Error)作为损失函数，该损失函数会造成恢复出来的图像高频信息不足，视觉感知不佳。
来源：信息网络工程研究中心本文共1000字，建议阅读5分钟本文带你了解GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN。 GAN 生成网络接收一个随机噪声，生成逼真图像; 判别网络接收一个图像，生成该图像是真实的概率（0～1）; GAN网络中存在两个不同的网络，训练方式采用的是对抗训练方式，其中G的梯度更新信息来自于判别器D，而不是来自数据样本。 GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本。 使用JS散度作为距离公式 DCGAN DCGAN（deep convolutional generative adversa
翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation
选自GitHub 作者：eriklindernoren 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法，自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来，各种变体和修正版如雨后春笋般出现，它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码，希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址：https://github.com/eriklindernoren/
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的，但模型架构并不一定完全和原论文相同，作者关注于实现这些论文最核心的思想，而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要，然后提供详细论文和实现的地址。
这次是这周新复现的一些超分辨率相关的机器学习的东西, 所选文章是知乎帖子 [从SRCNN到EDSR，总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程]https://zhuanlan.zhihu.com/p/31664818 整理而来(文末点击原文可以跳转), 顺序接着上篇【AI】超分辨率经典论文复现(1)——2016年. 本文4.7k字, 篇幅不长. 由于复现了这么多网络, 现在对这个领域也熟悉了起来, 接下来我还会继续复现别的网络但是不会再这样按照一篇文章的顺序来进行了, 而是对感兴趣的进行复现然后凑够一定数量就发一篇.
研究目的：通过改进SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Network）来提高视觉质量。
一、 LapGAN 论文：《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.05751 1、基本思路 LapGAN是建立在GAN和CGAN的基础上，采用Laplacian Pyramid拉普拉斯金字塔的方式生成由粗到细的图像，从而生成高分辨率图像。在金字塔的每一层都是学习与相邻层的残差，通过不断堆叠CGAN得到最后的分辨率。CGAN我们在前面的文章介绍过就是在GAN的基础上加入了条件约束，来缓解原始GAN生成器生成样本过于自由的问题。 原始GAN的公式为：
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。
近期就有一群资深游戏玩家，用增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）做出了经典游戏的高清化MOD。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
CNN在大尺度上的超分往往缺乏精细的细节纹理，生成性对抗网络能够缓解这个问题。为此，本文提出了一种基于GAN的时空视频超分方法——iSeeBetter，亮点如下：结合了SR中的SOTA技术： 使用循环反投影网络(RBPN)的作为其生成器，从当前帧和相邻帧中提取时空信息。使用SRGAN中的鉴别器，提高了超分辨率图像的“自然性”，减轻了传统算法中的伪影。优化了损失函数的架构： 本文使用了四重损失函数（MSE、感知损失、对抗损失和全变差损失(TV)）来捕捉均方误差（MSE）可能无法捕捉到的图像中的精细细节，加强生成视频的感知质量。
今天分享一篇ECCV 2018 Workshop：PIRM2018-SR competition (region 3) 超分辨率比赛的冠军方案，前不久论文刚刚发布，并且代码已经开源
图像超分，就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图像和视频存储与浏览中都有广泛的应用，本次我们介绍基于深度学习的图像超分辨核心技术。
授权转载自 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/121721537
图像超分辨率是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，这种重建不仅指令图像变得清晰锐利，同时还表示模型需要利用图像的高级语义信息重建出丢失的信息。因此这实际上是一个比较困难的任务，不过目前基于卷积神经网络或生成对抗网络的方法还是有比较好的效果。
在本章中，我们将研究生成对抗网络（GAN）。 它们是一种深度神经网络架构，它使用无监督的机器学习来生成数据。 他们在 2014 年由 Ian Goodfellow，Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的论文中介绍，可在以下链接中找到。 GAN 具有许多应用，包括图像生成和药物开发。
SRGAN是一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN），能够推断四倍放大因子的照片般逼真的自然图像。
简介：李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，计算机视觉和深度学习重度爱好者，在ICCV和CVPR等会议上发表论文十余篇。
在图像处理方面，机器学习实践者们正在逐渐转向借助生成对抗网络的力量，本文带你了解其中五种生成对抗网络，可根据自己的实际需求进行选型。
前面的文章给大家分享了生成对抗网络来生成图像，初次见识到生成对抗网络的强大，我们期望可以用它来做更多的事情，今天我将用生成对抗网络来做超分辨成像。
https://arxiv.org/pdf/2203.09195.pdf https://github.com/csjliang/LDL
导读：当前互联网飞速发展，越来越多的公司、组织和个人都选择在网上展示和分享图像。为了保护图像版权，大家都会选择在图像上打上透明或者半透明的水印。随着水印被广泛地使用，针对水印的各种处理技术也在不断发展，如何有效去除图像上的水印引发了越来越多人的研究兴趣。
开山之作，三个卷积层，输入图像是低分辨率图像经过双三次(bicubic)插值和高分辨率一个尺寸后输入CNN。
本文属于大牛分享，这个主题是我今天想到的，其实也心念念了很久，该主题是行业里的研究者对所研究方向的一种阶段性总结。跟着大佬们学习，真的是听君一席话，甚至十年书，有点读综述文章的意思。
作者 | Tamar Rott Shaham Technion、Tali Dekel Google Research 、Tomer Michaeli Technion
论文：Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer
我们介绍了SinGAN，这是一个无条件的生成模型，可以从单一的自然图像中学习。我们的模型经过训练，可以捕捉到图像中斑块的内部分布，然后能够生成高质量的、多样化的样本，这些样本承载着与图像相同的视觉内容。SinGAN包含一个完全卷积GAN的金字塔，每个负责学习图像不同比例的斑块分布。这允许生成任意大小和长宽比的新样本，这些样本具有显著的可变性，但同时保持训练图像的全局结构和精细纹理。与以前的单一图像GAN方案相比，我们的方法不限于纹理图像，也不是有条件的（即它从噪声中生成样本）。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的图像。我们说明了SinGAN在广泛的图像处理任务中的效用。
作者：達聞西 量子位 已获授权编辑发布 作为一名久经片场的老司机，早就想写一些探讨驾驶技术的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络（GAN）的两个基本驾驶技能： 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2)
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolution (SISR)。
【新智元导读】Yann LeCun曾说：“对抗训练是切片面包发明以来最令人激动的事情”。这篇文章中，作者回顾基于 Ian Goodfellow 在2014 年的开创性工作的 3篇论文。这3篇论文都是过去一年来在arXiv.org上讨论十分热烈的论文，包括Twitter Cortex团队几周前发表的论文。 生成对抗网络概述 我在此前的一篇博文（9 Deep Learning Papers You Should Know About）中简要地提到过Ian Goodfellow有关生成式对抗网络的论文。这些网络的
AI科技评论按：本文由作者Adit Deshpande总结，AI科技评论编译整理。Adit Deshpande目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 16 个在超分辨率任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：SRCNN、DRCN、FSRCNN、ESPCN、SRGAN、RED 第
在此之前呢，先推荐大家去读一下一篇新的文章LS-GAN（Loss-sensitive GAN）[1]。
超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一，光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超分辨研究方向的论文。可通过：1).原文arXiv链接 2).项目主页 3).代码github仓库 获取论文相关资源。
如果人工智能是一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。
以上解读为李文杰（ 社区昵称：@月本诚 ）在 AI研习社CVPR小组 原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。
原文：Generative Adversarial Nets https://dzone.com/articles/generative-adversarial-nets-adit-deshpande-cs-unde 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net Yann LeCun大神曾经说过，“对抗训练是近些年来机器学习领域中最炫酷的想法”。没错，对抗训练已经在深度学习的圈子里掀起了不小的涟漪。本文将介
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。
调制图像复原水平旨在通过改变影响复原强度的因子生成复原图像。已有工作主要聚焦于优化均方误差，它会带来比较的重建精度，但缺乏细粒度的纹理细节。
编者按：本文由作者Adit Deshpande总结，AI 研习社编译整理。Adit Deshpande 目前是UCLA计算机科学专业生物信息学方向的大二学生。他热衷于将自己的机器学习和计算机视觉技术应
作为一名久经片场的老司机，早就想写一些探讨“驾驶技术”的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络（GAN）的两个基本驾驶技能：
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