某些时候，我们会突然有重温这些童年回忆的冲动，但我们却可能会略带遗憾地发现这些童年回忆的分辨率非常低，根本无法在客厅的 4K 大屏电视上创造出良好的视觉体验，以至于可能阻碍我们与在高分辨率数字世界中成长的孩子分享这些童年回忆...首先，由人类在纸上绘出草图，然后通过计算机图像生成（CGI）处理来进行上色和增强。然后，将这些经过处理的草图连接起来，做成视频。...不过，由于绘图这道工序非常耗费人力且人眼对运动并不敏感，因此在合成视频时，业内的标准做法是让单张图像重复用于多个连续帧。...凭借此方法，图像退化模型能够合成类似于典型的多帧视频压缩中观察到的压缩伪影，如图 7 所示。之后，通过将这些合成的图像输入图像超分辨率网络，系统就能有效地学习各种压缩伪影的模式并进行恢复。...用于动漫的平衡双感知损失 另外还有出现多余颜色伪影的问题，这主要是由于生成器和感知损失之间的训练中数据域不一致。
使用生成对抗网络（GAN）进行图像超分辨率（SR）已经在恢复逼真细节方面取得了巨大成功。然而，众所周知，基于 GAN 的 SR 模型会产生令人难以接受的伪影，特别是在实际场景中。...然而， GAN-SR 方法经常会生成令人视觉上难以接受的伪影，严重影响用户体验。这个问题在真实世界场景中更加严重，因为低分辨率图像的退化是未知且复杂的。...因此，通过改善训练过程的方法（例如 LDL [3]）无法解决这些瑕疵问题。 处理 GAN 推理时产生的瑕疵是一项新的、具有挑战性的任务。首先真实场景的低分辨率图片没有对应的高清图片。...检测 GAN 推理时出现的瑕疵 在本文中，研究团队专注于处理 GAN 推理时产生的瑕疵。这些瑕疵对实际的应用有很大的负面影响，因此解决它们具有很大的实际价值。...在检测到存在瑕疵的区域后，他们使用基于 MSE 的结果作为伪高清图片来微调模型。通过仅使用少量数据，微调的模型可以成功消除原始模型在推理过程中的瑕疵。
将图像算法应用于时间上一致的视频时可能会带来闪烁，例如图像增强、图像上色和风格转换等有效的处理算法。 视频生成方法生成的视频也可能包含闪烁伪影。...由于时间上一致的视频通常更具视觉上的吸引力，从视频中消除闪烁在视频处理和计算摄影领域中非常受欢迎。...通过两个关键的观察和设计，作者成功提出了一个通用的、无需额外指导的通用去闪烁方法，可以消除各种闪烁伪影。 一种良好的盲去闪烁模型应该具有跟踪所有视频帧之间对应点的能力。...视频处理中的多数网络结构只能采用少量帧作为输入，导致感知野较小，无法保证长期一致性。研究者观察到神经图集非常适合闪烁消除任务，因此将引入神经图集到这项任务中。...研究者们训练了一个神经网络来学习两种类型的失真下的不变性，这两种失真分别模拟了图层中的伪影和视频中的闪烁。在测试时，该网络可作为过滤器很好地工作，以保留一致性属性并阻止有缺陷的图层中的伪影。
ON1 HDR 2023.1 for Mac是一款专业的HDR图像处理软件，由ON1公司开发。...该软件使用最新的HDR算法和技术，可以将多张不同曝光度的照片合并成一张高动态范围（HDR）照片，并提供丰富的调整选项，以产生令人惊叹的视觉效果。...它具有自动对齐和去除伪影的功能，可以在无三脚架拍摄时保证图像对齐，并消除因相机移动而产生的伪影。 该软件还提供了丰富的后期处理工具，如色彩平衡、曲线、明暗调节、锐化和噪点减少等。...具有自动对齐和去除伪影的功能，可以在无三脚架拍摄时保证图像对齐，并消除因相机移动而产生的伪影。 提供丰富的后期处理工具，如色彩平衡、曲线、明暗调节、锐化和噪点减少等。...配备了ON1 Photo RAW 2023引擎，使得其处理速度更快，效果更佳。 支持批量处理，可自动应用相同的设置到多个照片上，从而加快照片后期处理的效率。
在《EEG伪影类型详解和过滤工具的汇总(一)》，我们详细介绍了EEG伪影类型和产生原因，这篇文章，我们主要介绍常见脑电伪影的处理技术。...脑电伪影过滤技术(通过数据分析) 根据数据分析，处理伪影主要有四种方法： 1 脑电伪影剔除 第一种方法是对带有伪影的脑电周期进行选择和剔除。...例如，在ERPs协议中，自己可以定义一个统计阈值，以删除振幅明显更高的试验。 剔除是一种非常昂贵的方法，因为虽然它可以消除几乎所有的伪影，但同时也消除了该epoch的所有有价值的EEG信息。...2 过滤 这些技术的目标是消除伪影，同时保持尽可能多的EEG图信息。...例如，用视觉检查来剔除脑电图epoch或人工成分/源的视觉选择都是需要专家监督的离线方法。 在线方法可以完全自动化和集成在一个系统,自动运行。
作者承认，现阶段，IGN的生成结果无法与最先进的模型相竞争。 在实验中，使用的较小的模型和较低分辨率的数据集，并在探索中主要关注简化方法。...然而，可能会出现伪影，例如MNIST数字中的孔洞，或者面部图像中头顶和头发的扭曲像素。 再次应用 f (f (f (z))) 可以纠正这些问题，填充孔洞，或减少面部噪声斑块周围的总变化。...比较 和 表明，当图像接近学习流形时，再次应用f会导致最小的变化，因为图像被认为是分布的。 潜在空间操纵 作者通过执行操作证明IGN具有一致的潜在空间，与GAN所示的类似，图6显示了潜在空间算法。...研究人员通过对噪声图像x+n 进行去噪、对灰度图像 进行着色，以及将草图 转换为图5中的真实图像来证明这一点。 原始图像x，这些逆任务是不适定的。IGN能够创建符合原始图像结构的自然映射。...如图所示，连续应用f可以提高图像质量（例如，它消除了投影草图中的黑暗和烟雾伪影）。 谷歌下一步？ 通过以上结果可以看出，IGN在推理方面更加有效，在训练后只需单步即可生成结果。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论及转发推荐...在视觉运动任务中使用EEG比较了宇航员失重状态（在太空中）或在地球上时的α-mu（~8–12 Hz）振荡,宇航员在太空中目视目标刺激时会出现更大的mu失调。...（南京，11.18-23） 脑磁图（MEG）数据处理学习班（预报名） 思影数据处理业务四：EEG/ERP数据处理 思影科技脑电机器学习数据处理业务 思影数据处理服务六：脑磁图（MEG）数据处理 4．如何增强...如图5下所示，当受试者不倾斜头部时，小脑无法被完全覆盖。 ? 图 5倾斜头部以获得更好的小脑传感器覆盖范围。...小脑侵入性电生理记录与MEG/EEG不能提供有关小脑中信号消除幅度的实际信息，不过数据模型表明，小脑信号消除不太可能使MEG/EEG无法记录小脑信号。
为平衡细节生成与伪影抑制，我们发现：预清洗(pre-cleaning)对于降低噪声与伪影不可或缺 。武装上精心设计的预清洗模块后，所提RealBasicVSR在重建质量与效率方面超越了已有方案。...从上图可以看到：在非盲场景，BasicVSR具有非常好的结果，同时伴随帧数增加，性能可以大幅改善；而在真实场景中，轻度退化时的性能尚可，重度退化时则会引入新问题：增强噪声、产生伪影。...而如果仅处理一帧的话，BasicVSR可以移除噪声，产生平滑的结果。因此，在增强细节与伪影抑制方面需要进行均衡 。 受上述分析启发，我们提出了一种简单的“即插”模块为时序传播抑制退化先验，见上图。...上面两个图的实验对比说明了，动态提炼机制的有效性：既不会导致过度模糊，同时可以有效的移除噪声与伪影。...上表给出了不同机制的训练速度与指标对比，可以看到：所提随机退化机制可以大幅减少待处理图像，降低CPU负载，进而消除了IO瓶颈，提升了40%训练速度。
这种方式费时费力不说，还容易导致明显的视觉伪影。 而最近发展起来的分层神经图集（LNA）方法，可以通过一组分层神经网络2D图集对单个训练和测试，达到编辑整个视频的效果。...虽避免了逐帧编辑，但也有一些问题，比如处理速度较慢、对某些编辑用例支持不足。...团队提出“矢量化素描技术”，将多边形链直接映射到图集中，更精确地控制线条，从而减少计算成本并避免有视觉伪影。 再通过分层编辑，允许在图集之上叠加多个可编辑图层，使每个图层都可独立访问和编辑。...比如画笔涂鸦，就可以直接使用画笔工具草图涂鸦。 比如纹理编辑，可以导入外部图形，跟踪和变形的运动对象。...其他作者包括Kwang Moo Yi、Oliver Wang和Joon Young Lee，整个团队研究方向主要也是在计算机视觉、机器学习和视频编辑领域。 论文地址已贴，感兴趣的可以去看看。
然后，该研究使用 GPT-4 的输出来编译草图图像并获得 grounding token。 LLM 绘制草图的准确性如何 Control-GPT 的精度取决于 LLM 生成草图时的准确性和可控性。...虽然生成的草图不如照片那样逼真，但它们往往能捕捉到语义，并正确推理出物体的空间关系。生成的草图经常出人意料地通过简单的代码片断来正确处理物体形状。...下图最后一行展示了 GPT-4 的一个失败案例，即模型无法生成物体形状，而 GPT-3.5 却能给出一个正确的草图。...视觉化。下图 6 展示了定性评估结果，可以看到，ControlGPT 可以按照物体位置和尺寸的规范绘制物体。...如下图 8 所示，（a）是一个例子，生成的图像完全遵循布局，但这导致了图像中的一些伪影；而在（b）中，照片往往看起来很逼真，但没有很好地遵循草图。 更多研究细节，可参考原论文。
为了解决这些阻塞伪影，我们实证研究了各种解决方案，其中我们发现，在频域中检查伪影的小波鉴别器可以有效地抑制伪影，使我们基于Transformer的GAN产生视觉上令人满意的输出。 ...3.2、 高分辨率合成中的块伪影 在使用上述架构合成256×256图像时，虽然实现了最先进的质量，但直接将其用于更高分辨率的合成，例如1024×1024，会带来如图3所示的阻塞伪影，严重影响感知质量。...伪影困扰着高分辨率合成，因为鉴别器无法检查高频细节。这启发我们使用更强的鉴别器来抑制伪影。 •贴片鉴别器 具有有限的感受野，可用于专门惩罚局部结构。实验表明，使用补丁鉴别器可以部分抑制阻塞伪影。...•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。...表2比较了上述伪影抑制方法，表明有四种方法可以完全去除视觉伪影。然而，滑动窗口推理受到训练-测试差距的影响，而MLP无法在高分辨率阶段合成精细细节，这两者都会导致更高的FID分数。
产生这些伪影的主要原因：信号带宽限制，没有高频。当采用锐化算法、JPEG压缩等处理时通常会出现这些伪影问题，可参考下图。...我们采用sinc滤波器模拟上述两种伪影，可参考上图bottom部分，该滤波器核可以表示如下： 我们在两个地方执行了该sinc滤波器处理：模糊处理以及最后的合成步骤。...Experiments 训练细节就略过不表，这里对文中提到的Sharpen Groud-truth进行简单介绍：一种提升锐利度且不会引入视觉伪影的训练技巧。...尽管该算法往往会带来过度锐化伪影，但是在训练过程中对GroundTruth进行USM后再进行模型训练可以在锐利度与伪影抑制方面取得更好的均衡。...上图给出了不同超分方法在不同退化图像上的超分效果对比，从中可以看到： Real-ESRGAN在伪影移除与纹理细节复原方面取得了最佳的视觉效果，而Real-ESRGAN则进一步提升了视觉锐利度。
然而，传统的基于流的视频帧插值算法并不完美，有时不仅速度较慢，还会产生较多的伪影。...针对这些问题，在本文中，来自旷视科技和北京大学的研究者进行了改进，提出了一种高效的实时中间流估计算法，不仅运行速度实现了数倍甚至数十倍的提升，而且伪影也较以往方法少得多。...视频帧插值（VFI）是当前视频处理中的一种常见方法，广泛用于提高帧速率和增强视觉质量，它支持各种应用，例如慢动作合成、视频压缩和用于动态视频去模糊的训练数据生成。...大多数现有方法首先估算双向光流，然后将它们线性组合成近似中间流，从而会导致运动边界周围出现伪影。...此外，为了消除 warp 帧中的伪影，研究者利用一种类似于 FusionNet 的编码器 - 解码器架构将输入帧、近似流和 warp 帧馈入融合过程，以生成插值帧。
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。...然而只采用这一经典的退化模拟，训练后的模型只能处理部分图像，更复杂的退化（尤其是未知噪声和某些伪影）仍无法解决： 所以研究人员就引出了高阶退化过程来模拟出更真实全面的退化，它包含多个重复的经典退化过程...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...、SN+UNet的组合取得了最佳的视觉效果、引入更多的模糊核，模型效果还可以进一步提升（分别对应下面四组图）： 当然，他们也发现三个表现不够好的效果，比如线条扭曲、出现了其他伪影。
2）通常对EEG和眼电位（EOG）记录上进行时域或频域回归，以获得表征EEG伪影在EEG通道中的出现和扩散的参数。...由于许多噪声源（包括肌肉噪声，电极噪声和线路噪声）都没有明确的参考通道，因此无法使用回归方法来消除它们。...研究人员提出还有一种更好的选择，就是将ICA方法应用于多通道EEG记录，并通过消除人为因素对头皮传感器的影响，从EEG记录中删除各种伪影。...该方法使用由ICA算法得出的空间滤波器，并且不需要每个伪像源提供参考通道。一旦从数据中提取了不同大脑和伪影源的独立时程，就可以通过消除伪影源的贡献来得出伪影校正的EEG信号。...例如： 眼球运动应主要投射到具有低通时程的额叶部位。 眨眼应该投射到额叶部位，并具有较大的点状激活。 颞肌活动应投射到频谱峰值在20Hz以上的颞位。
并行GVS-神经成像产生大量数据，需要开发合适的信号处理方法来消除刺激伪影，从持续的自发大脑活动中区分特定的GVS诱导效应，促进刺激参数的选择，最大限度地提高疗效，促进神经康复的实际应用。...小波分解可以通过将信号在时间上分解成不同的频带来解释脑电信号的非平稳性，希望伪影和大脑活动被隔离在不同的时频中，但仅靠小波分解是不够的。 无监督方法，如盲源分离(BSS)模型，已被应用于伪影去除。...图5：(a)BSS模型假设伪影和潜在的神经活动将以不同的成分表示。通过在重构数据时排除伪迹成分，可以消除伪迹成分。(b)JBSS模型利用多个数据分段之间的关系和各种伪迹成分的自相关特性。...他们首先通过将脑电图数据分割为多个时段作为多个数据集，并构建时滞数据集来构建增强数据集。然后，他们在重建过程中去除伪迹成分。...由于在潜在的神经活动中缺乏“基本事实”，评估伪影去除是困难的。传统的方法是根据频谱特性来模拟伪影，并额外考虑由于刺激而产生的振幅变化和时间滞后。
二、论文内容 作者等人认为，虽然当前的计算机视觉与计算机图形学的工作（指GANs、VAE等模型）在相对自由的场景中有令人满意的效果，但将这些技术应用于人脸操纵上面时，大部分技术会凸显出一定的局限性，这种局限性会在生成内容中产生特征性的伪影...A、篡改伪影 ①全局一致性 作者认为，在利用GANs生成新面孔时，支持图像插值的数据点是随机生成的，不一定具有语义上的意义，虽然生成的结果通常可以描述为不同面孔的和谐混合，但它们似乎缺乏全局一致性，可以观察到许多生成的样本左右眼睛颜色的差异很大...漫反射通常可以令人信服地重建，特别基于深度学习技术生成的篡改，我们无法发现其相关的伪影。在Face2Face操作的某些情况下（为啥目测DeepFake生成的好像也有？）...B、基于视觉伪影的分类 在实际检测中，伪影的视觉外观并不总是像示例种那样明显，然而，我们表明相对简单的特征可以用来建模这些观测，这些特征可用于检测生成或篡改的人脸。...②、DeepFake：在丢弃部分无法分割的样本后，处理了342个假样本和367个真样本，下图显示了所提出的分类器的ROC曲线。
首先，可以在观察到的精细空间分辨率图像中无法获得其波长的粗谱带上进行空间分解，从而提高精细空间分辨率图像的光谱分辨率。...尽管具有上述优点，但在基于空间分解的方法中仍然存在一个公认的问题：块效应，这意味着同一土地覆被类别的像素在空间相邻的位置上呈现不同的反射率粗像素，从而在对象内产生视觉上明显的块状伪影。...此外，类内光谱变化主要由不均匀的空间模式和土地覆盖物的时间变化（尤其是同一类）引起，是块状伪影的原因，因为在空间分解中，每个土地覆盖物类仅预测一个反射率值。...SU-BR有两个主要优点： SU-BR可以消除块状伪影并同时提高预测精度。SU-BR通过根据土地覆被的空间连续性施加新的约束来消除空间分解中的障碍。...SU-BR提供了一种通用模型，用于在基于空间分解的方法中消除块状伪影。这是适用于任何基于空间分解的方法（例如UBDF和STDFA）的策略。
能够评估图像质量是有效图像处理、增强和校正的先决条件。能够量化地评估具有弱光问题的图像意味着我们不必处理对视觉清晰度的主观感知。这可以转化为更可靠和可重复的图像处理结果。...这使得它在图像分类任务中更加有效，尤其是在处理弱光图像数据集时。以下示例表明，直方图容易受到数据异常值的错误表示，尤其是当条柱大小不正确时。...这可以从下面 ZeroDCE 和 DN-ZeroDCE 模型的输出伪影中看出。 增强图像中的噪点比较 DN-ZeroDCE能够更好地抑制图像增强（或图像中存在的原始噪声）引起的噪点伪影。...您可以在左侧的ZeroDCE增强图像中看到可见的噪点斑点，但在右侧则看不到。这种增强功能非常重要，因为它可以消除输出图像中不需要的噪声和失真，这些噪声和失真可能会影响它们在实际应用中的实用性。...过度增强图像，尤其是非低光图像时，会导致引入额外的噪点和伪影，最终降低整体图像质量。 过度增强的图像与噪点、伪影和失真的视觉比较。
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