据悉，RAISR 生成图像的质量比当前超分辨率技术更好、时间最高快 100 倍，能够实时在移动设备上运行，还能消除低分辨率图像中的混叠伪影（aliasing artifacts）。...此外，我们的技术能够避免把可能存在于低分辨率图像中的混叠伪影（aliasing artifacts）也重现出来。 上采样是从低分辨率图像生成像素更多，质量更高的大尺寸图像时常用的方法。...右：简单（双三次）上采样图像（放大倍率 2x） RAISR 滤波器训练方法与侧重点 ? 为 3x 超分辨率学习的 11×11 滤波器的集。滤波器能够为一系列超分辨率因子学习，包括分数因子。...虽然直接方法在计算上速度更快，但第二种方法可以使用非整数的缩放因子，从而更好地发挥基于硬件上采样的优势。...不同的底层特征形状，会使这些伪影产生的情况各有不同，而且很难消除。 ? 左下角可看到混叠伪像 线性方法无法恢复基础结构，但 RAISR 可以。
因为最近一年甚少看到图像压缩伪影移除相关的paper，就下意识的以为该问题已经解决了，基本上现有方案完全可以商用。...压缩伪影移除已受到了广泛关注。...为缓解上述问题，本文提出了FBCNN(Flexible Blilnd Convolutional Neural Network, FBCNN)，它预测质量因子并控制伪影移除与细节保留之间的均衡。...Experiments 关于训练数据制作，作者采用MATLAB的JPEG编码器进行数据制作，训练数据为DIV2K与Flickr2K，图像压缩质量因子从10-95之间随机采样。...当然，还有许多其他常见场景，包含但不限于以下几种： 手机拍摄的图像上传到网上，大多媒体平台会对上传图像进行下采样并添加JPEG压缩以节省存储空间； 裁剪、旋转你、缩放等编辑操作后再保存为JPEG图像；
与前人工作相比，它可以更有效地消除低分辩率图像中的振铃和overshoot伪影； 面对真实风景图片，能更逼真地恢复细节，比如树枝、岩石、砖块等。...下面就进入具体原理讲解： 通常情况下，真实图像y首先与模糊核（blur kernel）k进行卷积，然后执行具有比例因子r的下采样操作，通过添加噪声n获得低分辨率图像x。...resize也就是经典退化模拟里的下采样，在这里为了产生更多模糊图像，就改成了上采样+下采样的组合操作。resize方法中，由于最近邻插值会导致错位，最后就只考虑了面积、双线性和双三次插值。...而在Real-ESRGAN重点关注的伪影方面： 主要针对非常常见的振铃伪影（下图左1左2，看起来像“鬼影”）和overshoot伪影（下图右2右1，看起来像“锯齿”）。...除伪影、恢复纹理细节的效果优于其他方法 最终可以看到，Real-ESRGAN在去除伪影和恢复纹理细节方面都明显优于以前的方法： 消融实验也发现采用二阶退化模型的效果最好、通过sinc滤波器的可以跟好地去除伪影
2、论文方法 SR算法根据所得LR图像的退化过程分为两类： 算法类型 获得LR图像的退化方式 问题 显式建模 对HR进行退化，例如模糊、下采样、噪声和JPEG压缩 真实数据退化更加复杂和多样，简单的退化组合难...· JPEG compression JPEG压缩在数字图像上应用较为广泛，表现则是当JPEG压缩因子大时，图像会有明显的Unpleasing block artifacts。...JPEG的压缩图像的质量由质量（压缩）因子决定，质量（压缩）因子取值范围为[0,100]，值越小表示压缩力度越大，block artifacts越明显。...· Ringing and overshoot artifacts Ringing artifacts（振铃伪影）通过在图像中锐化过渡附近作为伪边缘存在，视觉上它像是边缘附近的条纹或者鬼影。...Overshoot artifacts（过冲伪影）通常与振铃伪影相结合，振铃伪影表现为边缘过渡处增加的跳跃。产生这些伪影的主要原因是信号没有高频限制。
我们表明，由此产生的深度不确定性为体积融合的深度图加权提供了极好的信号。如果没有我们的深度不确定性，生成的网格就会很嘈杂并且带有伪影，而我们的方法会生成一个精确的 3D 网格，并且伪影要少得多。...然而，即使有了深度学习带来的改进，由此产生的重建也容易出现错误和伪影，因为深度图大部分时间都是嘈杂的并且有异常值。...Droid-SLAM 通过使用下采样深度图避免了维度问题，随后使用学习的上采样运算符对深度图进行上采样。最后，有无数的作品避免了上述的维度和歧义问题，但最近已经取得了改进的性能。...不幸的是，我们还不能从随意的图像集合中获得像素完美的深度图，将这些深度图直接融合到体积表示中通常会导致伪影和不准确。...4.4.实时性能 将 Euroc 图像下采样到 512×384 分辨率导致每秒 15 帧的跟踪速度。计算深度不确定性会使跟踪速度降低几帧/秒至 13 帧/秒。
一、BSRGAN主要介绍 研究目的：目的是设计一个更复杂但实用的退化模型（包括随机混合模糊、下采样和噪声退化）； 核心议题：如何构建一个实际的图像降级模型； 超分网络backbone：ESRGAN 主要对比方法...无参：NIQE(自然图像质量评价器)、NRQM、PI(评估图像锐度、噪声、伪影和整体的质量)； PSNR：主要衡量的是算法结果SR图像与HR图像对应像素距离的接近程度，应用范围很广，但容易出现与perceptual...同时，每个因子又有不同的方法（eg.将降采样核S可以采用以下任一种方式：双三次、最近邻、双线性等等），可以从这些方法中为每个因子随机选取一种。此时，便可通过两种随机过程构建出退化模型。...各因子及各因子所包含的方法如下： 模糊核B：各向同性的高斯模糊核iso、各向异性的高斯模糊核aniso； 降采样核D：最近邻插值nearest、双线性插值bilinear、双三次插值bicubic...具体来说，通过使每个降级因素（即模糊、下采样和噪声）更加复杂和实用，并且还通过引入随机混洗策略，新的降级模型可以覆盖在真实世界场景中发现的宽范围的降级。
目录 引言 方法介绍 VMAF GREED 实验 性能分析 与其他方法和模型的性能对比 对于特定帧率的视频质量评价 在其他数据集下的表现 结论 引言 在进行全参考视频质量评价的时候，常常会遇到无失真参考视频和失真视频帧率不同的情况...，更加强调时间伪影对于视频质量的影响，达到提高对不同帧率的参考和失真视频评价性能的目的。...为了克服这一问题，对参考视频 进行时间降采样，得到和失真视频 帧率相同的新的序列，将这个新的序列称为伪参考 。...绝对差分项捕获压缩伪影，因为序列 是相同帧率下 的无损版本。...由于在 GREED-VMAF 中只使用了 VMAF 的空间特征，并且 VMAF 框架要求比较视频具有相同的帧率，因此我们通过时间子采样来匹配帧率，从而更好的捕捉空间伪影。
对于小尺寸上采样因子 ，所提方案仅需对抗损失即可取得令人惊讶的结果；再添加L1与感知损失后，GCFSR在大尺寸上采样因子(比如16、32)方面超越了其他SOTA方案。...在测试阶段，我们可以通过连续改变输入条件上采样因子对生成强度进行调制以获得不同的生成效果。除此之外，GCFSR在复杂退化场景中也有稳定出色的表现。...为处理不同上采样因子的超分任务，我们在编码器与生成器提取的多尺度特征之间添加跳过连接。特征调制模块会根据输入条件上采样因子来控制编码特征和生成特征的强度。...GCFSR具有最佳的重建质量，更好的保持的身份信息。 上图给出了不同尺度调制下的效果对比，可以看到：通过连续的调整上采样因子，我们可以找到一个效果重建效果非常好的结果。...值得一提的是，该调制过程可以生成平滑的过度且不会导致伪影问题。 除此之外，我们固定GCFSR的输入条件上采样因子s（比如：s=1），采用GFPGAN的退化方式，训练了一个盲人脸复原模型。
针对现有图像超分、盲图像超分退化模型设计的不足，提出了一种高阶退化建模方案；针对高阶退化空间下原始判别不稳定问题，提出了UNet+SN的超强判别器。...Resize(Downsampling) 下采样是超分领域合成低分辨率图像的一种基本操作。该操作一般有这样几种实现：最近邻插值、面积插值、双线性插值、双三次插值等。...不同的插值操作会带来不同的效果，有的会产生模糊结果，有的会产生过度锐化结果。下图对比了不同插值方法下采样+上采样组合的效果对比。...Ringing and overshoot artifacts (Ringing artifacts)振铃伪影通常出现在图像的锐利边缘附近以伪边缘形式出现；(overshoot artifacts)过度锐利伪影通常伴随振铃伪影出现...直接上采样会导致过度锐化伪影(即白边问题)，而Real-ESRGAN将上述问题纳入考虑并通过sinc滤波器进行模拟，进而有效移除了这类伪影问题。
首先 Matthias Bühlmann 给出在高压缩因子条件下，Stable Diffusion 方法与 JPG、WebP 的压缩结果，所有结果都是 512x512 像素的分辨率： 旧金山风景图，从左至右...他发现对 VAE 中的潜在表征进行采样或对潜在表征应用已有的有损图像压缩方法，都会极大地降低重构图像的质量，而 VAE 解码过程似乎对潜在表征的质量鲁棒性较高。...然而，当直接使用 VAE 解码时，palettized 表征会导致一些可见的伪影： 左：32-bit 潜在表征；中：8-bit 量化潜在表征；右：带有 Floyd-Steinberg 抖动的 palettized...虽然结果非常好，但还是会引入一些伪影，例如上图中心形符号上的光泽阴影。...如下图所示，虽然作为编解码器的 Stable Diffusion 在保留图像粒度方面比其他方法要好得多，但受压缩伪影的影响，图像中物体形状等特征可能会发生变化。
请注意，这些绝不是由转置卷积引起的复选板伪影，因为我们使用双线性上采样，然后使用抗混叠滤波器。 我们推测阻塞伪影是由转换器引起的。...3.3、人工压缩 接下来，我们将讨论一些抑制阻塞伪影的解决方案。 无伪影生成器 我们首先尝试通过改进生成器来减少伪影。 •token共享。...伪影抑制鉴别器 事实上，我们在256×256分辨率的早期训练阶段观察到了阻塞伪影，但随着训练的进行，它们逐渐消失。换句话说，尽管基于窗口的注意力容易产生工件，生成器确实有能力提供无工件的解决方案。...•总变化退火 为了提倡平滑输出，我们在训练开始时应用大的总变化损失，旨在抑制网络产生伪影的趋势。然后，在接近训练结束时，体重的损失线性衰减为零。...受此启发，我们使用小波鉴别器来补充我们的空间鉴别器，并在图6中说明了其架构。鉴别器对输入图像进行分层下采样，并在离散小波分解后在每个尺度上检查相对于真实图像的频率差异。
延续SRMD，我们采用了高斯模糊+bicubic下采样 退化方式。在真实场景中，LR图像往往还存在加性噪声退化。噪声假设同样延续了SRMD中的高斯分布。...Motivation 接下来，我们将思考正确模糊核在超分过程中的重要性 。假设 为带核信息输入的预训练超分模型，当输入正确模糊核，生成的超分图像不会存在伪影。...为解决核不匹配问题，我们提出了迭代校正模糊核以得到无伪影超分结果。为校正估计模糊核 ，我们构建了一个Corrector度量估计核与真实核之间的差异。...Experiments on Synthetic Test Images 上表给出了Gaussian8数据集上不同方案的性能对比，从中可以看到： 当退化核非bicubic时，在bicubic下采样退化下表现好的模型出现了严重的性能下降...Experiments on Real Image Set 上图对比了不同方案在真实图像上的超分效果，可以看到：尽管退化模糊核未知，IKC仍可生成无伪影、边缘锐利的超分结果 。
[1] 然而，当这些预训练的扩散模型在超出训练分辨率时生成图像，通常会出现模式重复和严重的人工伪影（artifacts）问题，如图 1 最左侧所示。...空洞卷积的频域周期性可以通过下式表示： 当利用预训练扩散模型（训练分辨率为（h,w））生成 (H,W) 的高分辨率图像时，空洞卷积的参数使用原始卷积核，扩张因子为 (H/h, W/w)，是理想的卷积核...作者认为这是因为空间下采样的频率混叠现象改变了频域分量，导致了不同分辨率下频域分布的差异。为了保证跨分辨率下的尺度一致性，他们引入了低通滤波来过滤掉高频分量，以去除空间下采样后的频率混叠问题。...FouriScale 的伪代码. 4、FouriScale 引导 由于 FouriScale 中的频域操作，不可避免的使生成的图像出现了细节缺失与不期望的伪影问题。...（b）不采用 FouriScale 作为引导的生成图像，有明显的伪影和细节错误。(c) 采用 FouriScale 作为引导的生成图像。 实验 1.
缺点：结果可能不够平滑，会产生锯齿状的伪影效果。 双线性插值： 原理：双线性插值使用目标位置周围4个最近的已知像素值，根据距离和权重进行加权平均来计算插值结果。...优点：相比于最近邻插值，结果更平滑，减少了锯齿状伪影。 缺点：计算量较大，对于图像旋转和放大时，可能会引入一定程度的模糊。...双三次插值（bicubic interpolation）： 插值方法原理优点缺点最近邻插值选择离目标位置最近的已知像素值作为插值结果计算速度快结果可能不够平滑，产生锯齿状伪影双线性插值使用目标位置周围4...个最近的已知像素值进行加权平均插值结果相对平滑，减少锯齿状伪影计算量较大，对于旋转和放大可能会引入模糊双三次插值 (Bicubic)在目标位置周围16个最近的已知像素值上应用三次多项式插值进行加权平均插值结果平滑...Pixelization https://github.com/csqiangwen/Deep-Unsupervised-Pixelization 在无监督的情况下，在输入图像和生成的像素艺术之间建立图像到图像的循环转换过程
在实验中可以发现，对潜表征进行下采样或者直接使用现有的有损图像压缩方法，都会大大降低重建图像的质量。 但作者发现 VAE 的解码似乎对潜表征的量化（quantization）非常有效。...通过对从浮点到8位无符号整数的潜量化进行缩放、拖拽（clamping）和重新映射，只会产生很小的可见重构错误。...虽然数据量大大减少了（源图像为压缩图像的155倍大），但效果是非常好的，不过也引入了一些伪影（比如原图的心形图案中不存在伪影）。...有趣的是，这种压缩方案引入的伪影对图像内容的影响比对图像质量的影响更大，而且以这种方式压缩的图像可能包含这些类型的压缩伪影。...只是引入的伪影类型不那么明显，因为它们对图像内容的影响大于对图像质量的影响。 这种压缩方法也有一点危险，虽然重建特征的质量很高，但内容可能会受到压缩伪影的影响，即使它看起来非常清晰。
幸运的是，有像 APISR 这样的神奇工具，可以帮助我们提升动漫图像的分辨率，改善图像质量，处理各种图像退化问题，让动漫作品在视觉上更加震撼。...项目介绍 APISR 是一个专门用于提升动漫图像及视频分辨率的开源项目。 它不仅可以处理各种 图像退化问题（模糊、噪声、压缩伪影等），还提供了灵活的放大选项，让你的动漫图像焕发出全新的光彩。...该项目支持多种放大因子，让用户可以根据需要选择合适的放大级别来优化图像的视觉效果。...• 处理图像退化：特别针对模糊、噪声和压缩伪影等问题进行优化，让动漫图像在各种实际场景中都能展现出最佳效果。 • 多种放大因子：支持 2 倍、4 倍等不同的放大系数，满足用户对不同尺寸和效果的需求。...而且也有大佬 ZHO 经过测试并开源了 ComfyUI APISR 的非官方实现项目，可以说是很nice了。无显卡或低配的同学也可以直接利用CPU生成。
然而，已经证明，与真实世界的物体相比，常见的重缩放函数会导致伪影，这些伪影会显著扭曲重缩放的物体。后者可以通过目标分割方法来处理，以清除原始背景，然后将目标插入合理的位置，同时调整颜色一致性。...实现最终图像的技术可以使用视频的一系列连续帧或单个图像。多个基于图像（或经典）的解决方案大多是基于重建的算法，这些算法试图通过模拟图像形成模型来解决混叠伪影。...DS-GAN是一种生成对抗性网络，它学习将HR目标正确地降级为SLR目标，以增加目标检测的训练集。 在这个下采样问题中，目的是根据具有下采样因子r的输入HR目标来估计SLR目标。...使输入HR和输出SLR之间的 距离最小化： 其中W和H表示输入HR大小，r是下采样因子，AvgP是将HR输入映射到输出G（b，z）分辨率的平均池函数。...我们没有对流程的不同组成部分的影响进行消融研究，但DS-GAN，因为如果没有分割，这个过程将是不完整的，它将在没有位置选择的情况下创建不连贯的场景，或者生成的合成小物体在没有修复或混合的情况下，在背景环境中会有伪影
当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（artifact）。这种现象有些情况下比其他情况更明显，但最近的模型很多都会出现这种现象。 ?...不可思议的是，这些棋盘图案在颜色深的图像中最突出。这是怎么回事？神经网络讨厌明亮的颜色吗？这些伪影出现的实际原因其实非常简单。...除了我们在上文观察到的高频棋盘状伪影外，早期的反卷积可以产生较低频率的伪影，我们将在后文更详细地探讨。 重叠&学习 不均匀重叠虽然是有效的框架，也可以说它是一种简单化。...更好的上采样方法 为了避免棋盘效应，我们想要一个常规反卷积的代替方法。与反卷积不同，这种上采样方法默认不应发生棋盘效应。理想情况下，它会进一步对抗这些棋盘效应。...我们提供了一个易用的解决方案，提高了用神经网络生成图像的质量。我们期待看到这种方法会被怎样使用，以及它是否能对音频之类的领域有所帮助，这类领域中的高频伪影是尤其棘手的问题。
； （2）恢复后的图像可能会在每个patch周围引入边界伪影，这个问题能够通过patch overlapping缓解，但会增加计算量。...+ 卷积插值上采样 + 卷积）； （4）图像去噪和JPEG压缩去伪影（卷积 + 引入残差）。...upscale: 放大因子， 2/3/4/8 适合图像超分, 1 适合图像去噪和 JPEG 压缩去伪影 img_range: 灰度值范围， 1 或者 255....+ 卷积）； （4）图像去噪和JPEG压缩去伪影（卷积 + 引入残差）。...大量实验表明，SwinIR在经典图像复原、轻量级图像复原、真实图像复原、灰度图像去噪、彩色图像去噪和JPEG压缩伪影减少等6种不同设置下，均取得了令人满意的效果，从而验证了SwinIR的有效性和普适性。
潜在上采样器的选项通常包括各种基于数学和机器学习原理的方法，它们可以在不改变图像构图的情况下增加图像的尺寸。 高清步骤：仅适用于latent采样器。它指的是在放大潜在图像后进行的额外采样步骤的数量。...添加一定量的噪声可以帮助模型更好地学习和恢复图像的细节。太低可能无法有效恢复细节，太高则可能导致图像中出现不必要的伪影或失真。...与传统的上采样器（如ESRGAN）相比，潜在上采样器不容易产生上采样伪影。这些伪影可能包括锐化过度、边缘不自然等现象，它们会影响图像的视觉质量。...潜在上采样器在潜在空间中进行操作，这是一个中间表示，允许在不直接修改像素值的情况下对图像进行调整。这种方法可以更自然地处理图像的细节和结构。 但是潜在上采样器可能会在一定程度上改变原始图像。...这种变化的程度取决于去噪强度的设置。较高的去噪强度可能会导致图像细节的丢失或模糊，而较低的去噪强度可能无法充分恢复图像的清晰度。 放大因子控制图像将放大多少倍。
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