为什么我们在编译组合GAN (SRGAN)网络时使用两个损失 - 腾讯云开发者社区

使用MSE训练的网络恢复出的图像高频信息不足，整体图像趋于模糊。基于此问题，SRGAN提出使用GAN将恢复的图像拟合到真实数据集的分布上。...二、SRGAN主要内容研究背景：单图像超分辨率（SISR）的准确性和速度取得了突破性进展，但仍然存在一个问题：当我们在大的放大因子下进行超分辨率时，如何恢复更细腻的纹理细节。...当MOS分高时表示图像符合人的视觉感知，否则不符合。从上图可观察道HR MOS分最高，因为其本身就是高清图像；SRGAN其次，说明了SRGAN在提升图像真实度上是可信的。...三、结论我们已经描述了深度残差网络SRResNet，当使用广泛使用的PSNR度量进行评估时，该深度残差网络SRResNet在公共基准数据集上设置了新的技术状态。...我们已经强调了这种PSNR聚焦图像超分辨率的一些限制，并引入了SRGAN，它通过训练GAN来增强具有对抗性损失的内容损失函数。

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【杂谈】那些底层的图像处理问题中，GAN能有什么作为？

与之同时，很多的低分辨率老照片需要修复，具有很大的人文社会价值，GAN已经在超分辨率领域颇有建树。有三AI知识星球-网络结构1000变 SRGAN ?...基于以上两个特点，SRGAN[3]被提出，它使用ResNet作为生成器结构，使用VGG作为判别器结构，具体结果如上图。...训练损失包括两部分，一部分是重建损失，可以使用L1或者L2。 ? 由于需要重建的是被遮挡区域，所以该损失需要在掩膜M的作用下，掩膜可以在训练时随机产生，比如产生不超出原图大小1/4的区域。...其损失函数为L2 重建损失与对抗损失的组合，与大部分图像重建问题相同。 ?...由于在该框架中两幅用于融合的原始图(src)和目标图(dst)是在不同拍摄条件下的同一场景，因此作者使用了目标图作为重建真值。当这个条件不满足时，则使用无监督的方式进行训练。

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ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中文版

我们凭经验观察到，当网络较深且在GAN架构下训练时，BN层更可能带来伪影。这些伪影有时会在迭代中间和不同的设置下出现，违背了训练过程中对于稳定性能的需求。...基于更接近感知相似[29,14]的想法，Johnson等[13]提出了感知损失并在SRGAN[1]中得到了扩展。之前的感知损失定义在预训练深度网络的激活层上，最小化两个激活特征之间的距离。...与常规用法相反，我们提出使用激活层之前的特征，这将克服原始设计的两个缺点。首先，激活特征非常稀疏，尤其是在非常深的网络之后，如图6所示。...此外，我们观察到当网络更深更复杂时，具有BN层的模型更可能引入令人不快的伪影。可以在补充材料中找到示例。感知损失在激活之前。我们首先证实了使用激活之前的特征可以使重建图像的亮度更准确。...4.5 网络插值我们比较了网络插值和图像插值策略在平衡面向PSNR模型与基于GAN方法的结果方面的作用。我们在这个两个方案中应用了简单的线性插值。

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超全的GAN PyTorch+Keras实现集合

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。要使用 PyTorch 或 Keras 实现这些 GAN，我们首先需要下载两个代码仓库，并安装对应所需的依赖包。...两个网络在同一时间进行训练，并在极小极大（minimax）游戏中相互博弈。生成器通过创建逼真的图像来试图欺骗鉴别器，而鉴别器被训练从而不被生成器所愚弄。首先，生成器生成图像。.../blob/master/implementations/srgan/srgan.py 尽管使用更快和更深的卷积神经网络在单张图像超分辨率上已经得到了准确率和速度的突破，仍然有一个中心问题为得到解决：如何在大的粗化...SRGAN 是一个用于图像超分辨率的生成对抗网络。这是首个能在 4x 粗化系数上推断照片级自然图像的框架。为了达到这个目的，论文作者提出了一个感知损失函数，它一个对抗损失和一个内容损失构成。...of srgan.py> $ python3 srgan.py 如果当前地址为 Keras-GAN/，那么我们需要使用 Keras 实现训练： $ cd srgan/ <follow steps at

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ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中英文对照

其次，我们使用相对平均GAN(RaGAN)[2]来改进判别器，RaGAN学习判断“一张图像是否比另一张更真实”而不是“一张图像时真的还是假的”。...在本节中，我们首先描述我们提出的网络架构，然后讨论判别器和感知损失的改进。最后，我们描述用于平衡感知质量和PSNR的网络插值策略。...我们凭经验观察到，当网络较深且在GAN架构下训练时，BN层更可能带来伪影。这些伪影有时会在迭代中间和不同的设置下出现，违背了训练过程中对于稳定性能的需求。...基于更接近感知相似[29,14]的想法，Johnson等[13]提出了感知损失并在SRGAN[1]中得到了扩展。之前的感知损失定义在预训练深度网络的激活层上，最小化两个激活特征之间的距离。...与常规用法相反，我们提出使用激活层之前的特征，这将克服原始设计的两个缺点。首先，激活特征非常稀疏，尤其是在非常深的网络之后，如图6所示。

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超全的GAN PyTorch+Keras实现集合

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。要使用 PyTorch 或 Keras 实现这些 GAN，我们首先需要下载两个代码仓库，并安装对应所需的依赖包。...两个网络在同一时间进行训练，并在极小极大（minimax）游戏中相互博弈。生成器通过创建逼真的图像来试图欺骗鉴别器，而鉴别器被训练从而不被生成器所愚弄。首先，生成器生成图像。.../blob/master/implementations/srgan/srgan.py 尽管使用更快和更深的卷积神经网络在单张图像超分辨率上已经得到了准确率和速度的突破，仍然有一个中心问题为得到解决：如何在大的粗化...SRGAN 是一个用于图像超分辨率的生成对抗网络。这是首个能在 4x 粗化系数上推断照片级自然图像的框架。为了达到这个目的，论文作者提出了一个感知损失函数，它一个对抗损失和一个内容损失构成。...Keras-GAN/，那么我们需要使用 Keras 实现训练： $ cd srgan/ $ python3 srgan.py ?

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GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN 演变与改进

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...在D和G网络中均加入BN层。 3. G网络使用ReLU作为激活函数，最后一层使用tanh。 4. D网络中使用LeakyReLU作为激活函数 5....（原始GAN中如果D的效果不好，我们不知道是G生成的好，还是D判别的不好） WGAN的改进 1. 去掉最后一层的sigmoid 2. 生成器和判别器的loss不取log 3....使用RMSprop或SGD优化，不建议使用基于动量或Adam的优化算法 SRGAN SRGAN损失函数生成器损失函数分为内容loss 和对抗网络 loss; 内容损失又包括像素空间的最小均方差和

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生成对抗网络（GAN）如何推动AIGC的发展

GAN的深入研究与技术细节为了更深入理解生成对抗网络（GAN），我们需要探索其更复杂的变种和技术细节。这些变种通常旨在解决GAN的训练不稳定性、生成质量以及应用范围等问题。...这种方法在生成带标签的图像或文本时尤其有效。代码示例：条件生成对抗网络以下是一个简单的CGAN实现，用于根据输入标签生成MNIST手写数字。...版权与知识产权 GAN生成的内容可能涉及版权和知识产权问题，尤其是在使用已有作品进行训练的情况下。创作者需要确保其生成的内容不会侵犯他人的知识产权。 2....同时，我们也希望引发对GAN带来的伦理和社会问题的深入思考，推动技术与社会的和谐发展。生成对抗网络（GAN）如何推动AIGC的发展 1....GAN在AIGC中的应用场景 5.1 图像生成与编辑示例：使用GAN生成高清人脸图像。

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Photo-Realistic 论文翻译

在本文中，我们提出了SRGAN，一种用于图像超分辨率(SR)的生成对抗网络(GAN)。据我们所知，这是第一个对于4倍上采样系数，能推断逼真自然图像的框架。...• 我们提出了SRGAN，一种为新感知损失优化的基于GAN的网络。这里我们将基于MSE的内容损失替换为在VGG网络特征映射上计算的损失，其对于像素空间[37]的变化更具有不变性。...在训练实际的GAN时，为了避免不必要的局部最优值，我们采用预训练的基于MSE的SRResNet网络对生成器进行初始化。...我们发现由于高频伪影的出现，更深网络的SRGAN变种越来越难训练。当针对SR问题的逼真解决方案时，内容损失的选择是非常重要的，如图6所示。...结论我们描述了一个深度残差网络SRResNet，当广泛使用PSNR度量进行评估时，其在公共基准数据集上树立了最新的技术水平。

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Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network论文翻译——中英文对照

摘要尽管使用更快更深的卷积神经网络在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破，但仍有一个主要问题尚未解决：当使用大的上采样系数进行超分辨率时，我们怎样来恢复更精细的纹理细节。...此外，我们使用由感知相似性而不是像素空间相似性引起的内容损失。在公开的基准数据集上，我们的深度残差网络能从过度下采样图像中恢复出逼真的纹理。...• 我们提出了SRGAN，一种为新感知损失优化的基于GAN的网络。这里我们将基于MSE的内容损失替换为在VGG网络特征映射上计算的损失，其对于像素空间[37]的变化更具有不变性。...在训练实际的GAN时，为了避免不必要的局部最优值，我们采用预训练的基于MSE的SRResNet网络对生成器进行初始化。...结论我们描述了一个深度残差网络SRResNet，当广泛使用PSNR度量进行评估时，其在公共基准数据集上树立了最新的技术水平。

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ESRGAN超分辨网络

） 3、使用激活前的VGG特征来改善感知损失在开始讲这个ESRGAN的具体实现之前,先来看一下他和他的前辈SRGAN的对比效果: 我们可以从上图看出： 1、ESRGAN在锐度和边缘信息上优于SRGAN...就是说作者认为SRGAN之所以会产生伪影,就是因为使用了Batch normalization,所以作者做出了去除BN的改进而且我们再来看,SRGAN的残差块是顺序连接的,而作者可能哎,受denseNet...3、对感知损失的改进之前看SRGAN的时候,它是用来一个训练好的VGG16来给出超分辨率复原所需要的特征,作者通过对损失域的研究发现,激活前的特征，这样会克服两个缺点。...具体而言，作者首先基于PSNR方法训练的得到的网络G_PSNR，然后再用基于GAN的网络G_GAN进行整合。...还介绍了使用相对论GAN作为鉴别器，它学习判断一个图像是否比另一个更真实，指导生成器恢复更详细的纹理。此外，通过使用激活前的特征来增强感知损失，这提供了更强的监督，从而恢复更准确的亮度和逼真的纹理。

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生成对抗网络项目：1~5

为了理解这种方法，让我们首先详细研究问题。在训练 GAN 时，当我们将独立的输入传递给判别器网络时，梯度之间的协调可能会丢失，这将阻止判别器网络学习如何区分由生成器网络生成的各种图像。...（来自真实数据样本）还是（由生成器）伪造的 SRGAN 的架构在 SRGAN 中，这两个网络都是深度卷积神经网络。...SRGAN 的目标函数称为感知损失函数，它是两个损失函数的加权和，如下所示：内容损失对抗损失在以下各节中，让我们详细研究内容损失和对抗损失。...前述内容损失中的任何一种都可以用于训练 SRGAN。对于我们的实现，我们将使用 VGG 损失。对抗损失根据判别器网络返回的概率计算对抗损失。...对抗网络是使用生成器，判别器和 VGG19 的组合网络。

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【AI】超分辨率经典论文复现(2)——2017年

, 论文最后使用了B1U25F128的组合, 两块TITANX在Mix291上训练了4天, 非常耗时, 而且结果仅仅比DRCN好一点, 这个结构很值得怀疑 LapSRN(2017) 递归拉普拉斯金字塔...这个结构的特点是稍微改改超参数网络的规模就会极具扩大, 尽管稠密块可以较好地复用之前的参数让深度网络训练变得容易, 但是稠密块和残差连接使得显存消耗很大, 而且训练时推理速度较慢, 由于没有使用论文中那么大的数据集...SRGAN GAN就是需要两个网络共同运作, 一个称为生成网络, 用来产生超分辨率的图, 一个判别网络, 用来检测生成的图是不是与真实高分辨率图很接近....通过GAN的网络结构可以得到视觉表现上更好的超分辨率结果(不过在量化结果上没有其它方法那么好). ?...SRGAN损失 GAN超分辨率除了两个网络互相配合外, 核心就是将两个网络连接在一起的损失函数.

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这个强化超分辨率GAN让老游戏迎来第二春 | 代码+论文+游戏MOD

有人说，从这个效果你就能够看出，为什么英伟达和好莱坞看到GAN和NN会如此兴奋了！也有人脑洞大开：是不是可以用相同的方法，把1080P升级到4K？当然，有想法是好事儿。...但问题是，放大到4倍以上时，图像就会出现过度平滑的现象，就变得不那么真实了。针对这个问题，Twitter的研究团队提出了超分辨率生成对抗网络SRGAN。...在GAN基础上，他们还设计了感知损失（perceptual loss）函数和对抗损失（adversarial loss）函数来提升输出图像的真实感。...与SRGAN相比，ESRGAN在不少方面有了增强。在模型架构上的，基本和SRGAN差不多，区别在于针对基本块(BasicBlock)的替换。...除了改进生成器，他们还对SRGAN的判别器做了一些改进。基于相对GAN的想法，让判别器判断的相对真实性而不是绝对真实度。

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GAN的发展系列三（LapGAN、SRGAN）

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。.../srgan_celebA/srgan.py 1、基本思路 SRGAN是将GAN应用到图像超分辨领域，CNN卷积神经网络在传统的超分辨重建上已经取得了非常好的效果，可以取得较高的峰值信噪比PSNR，以MSE...SRGAN是第一个能恢复4倍下采样图像的算法框架，作者提出了感知损失函数，包括对抗损失和内容损失两部分，对抗损失来自判别器，用来分辨真实图像和生成的超分辨图像，内容损失注重于视觉上的相似性。 ?...2、网络结构通常逐像素的MSE由于会过度平滑导致很难处理好图像超分辨的细节，文章设计了新的损失函数，将逐像素MSE损失替换为内容损失。感知损失表示为内容损失和对抗性损失的加权和， ?...作者用sub-pixel网络作为生成网络，用VGG作为判别网络构建GAN得到了非常好的结果，但是这个用的是逐像素差作为损失函数。

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图像超分辨率重建算法，让模糊图像变清晰(附数据和代码)

后面我们会看到，使用该目标函数重建的超分图像并不能很好的符合人眼主观感受，SRGAN算法正是基于此进行的改进。 5. Pytorch实现本节将从源码出发，完成SRResNet算法的建模、训练和推理。...生成对抗网络(GAN) GAN的主要灵感来源于博弈论中博弈的思想，应用到深度学习上来说，就是构造两个深度学习模型：生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator），然后两个模型不断博弈...相比其他所有模型, GAN可以产生更加清晰，真实的样本。 2. 感知损失为了防止重建图像过度平滑，SRGAN重新定义了损失函数，并将其命名为感知损失(Perceptual loss)。...由于SRGAN算法的生成器部分采用的是与SRResNet模型完全一样的结构，因此我们在训练时就可以直接使用前面训练好的SRResNet模型对生成器进行初始化以加快整个算法的收敛。...一般来说，生成对抗网络相比普通的网络其训练难度更大，我们无法通过查看loss来说明gan训练得怎么样。目前也有不少文献开始尝试解决整个问题，使得GAN算法的训练进程可以更加明显。

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基于飞桨复现 SRGAN 模型，对图像进行超分辨率重构

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。...为了达到能够在四倍放大因子下推断照片真实自然图像的目的，作者提出了一个由对抗性损失和内容损失组成的感知损失函数，该网络使用经过训练的VGG19网络来区分超分辨率图像和原始图片的真实感，此外，在像素空间中...训练网络时使用均方差损失可以获得较高的峰值信噪比，一般的超分辨率重建方法中，内容损失都选择使用生成图像和目标图像的均方差损失（MSELoss），但是使用均方差损失恢复的图像会丢失很多高频细节。...为了避免当判别器训练较好时生成器出现梯度消失，本文将生成器的损失函数进行了修改。判别器的损失函数为：与普通的生成对抗网络判别器的的损失函数类似。...本项目使用了飞桨深度学习开源平台开发，在此开发过程中，全程使用AI Studio上完成所有数据预处理及模型训练的工作，非常感谢AI Studio给我们提供的GPU在线训练环境，对于在深度学习道路上硬件条件上不足的学生来说简直是非常大的帮助

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中国香港中文大学-商汤联合实验室：ECCV2018 PIRM-SR 超分辨率比赛冠军：ESRGAN（论文+开源代码）

（SRGAN）是一项开创性的工作，能够在单一图像超分辨率下生成逼真的纹理。...为了进一步提高视觉质量，我们彻底研究了SRGAN的三个关键组成部分 - 网络架构，对抗性损失和感知损失，并改进它们中的每一个以获得增强型SRGAN（ESRGAN）。...特别是，我们在没有批量标准化的情况下引入剩余残差密集块（RRDB）作为基本网络构建单元。此外，我们借用 relativistic GAN的观点，让鉴别器预测相对真实性而不是绝对值。...最后，我们通过使用激活前的特征来改善感知损失，这可以提供更强的亮度一致性和纹理恢复的监督。...B.Relativistic Discriminator C.Perceptual Loss D.Network Interpolation 实验结果开源代码下面两个链接都是开源代码

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效果惊人：上古卷轴III等经典游戏也能使用超分辨率GAN重制了

前面所示生成器的计算主要发生在橙色的残差模块，ESRGAN 发现批量归一化（BN）在训练集和测试集有显著差异的情况下会降低模型准确率，且在 GAN 框架下不是那么重要，因此他们删除了 BN 模块。...当然，GAN 本身还有很多改进以匹配超分辨率任务，包括采用 Relativistic 判别器和 Perceptual 损失函数等，感兴趣的读者可查阅以下原论文。...为了进一步提高视觉质量，我们彻底研究了 SRGAN 的三个关键组成部分：网络架构、对抗性损失和感知损失，并对每个组件进行了改进，得到了增强型 SRGAN（ESRGAN）。...特别是，我们在没有批归一化的情况下引入 Residual-in-Residual Dense Block（RRDB）作为基本网络构建单元。...此外，我们借用 relativistic GAN 的思想来让判别器预测相对真实性而不是绝对值。最后，我们通过使用激活前的特征来改善感知损失，这可以为亮度一致性和纹理恢复提供更强的监督。

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即插即用！视频超分中的涨点神器：iSeeBetter

，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。...一旦合成了SR帧，它就被到鉴别器中以验证其“真实性”，鉴别器采用SRGAN的鉴别器，结构如下图所示。 ? 损失生成的SR图像的感知质量取决于损失函数的选择。...训练时采用BI的降质方式，下图展示了数据集的组成。 ? 消融实验对所提出的架构和损失函数进行消融实验： ? 量化评估 ? ?

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SRGAN超分辨率网络

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