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传统超分辨率算法 (如Bicubic) ,结果不怎么好,因为它们根本不是为了动画而生的。 传统的去模糊 (Unblurring) 或锐化 (Sharpening) 方式,在靠近物体边缘的时候会发生过冲 (Overshoot) ,分散观众注意力,降低图像的感知质量 (Perceptual Quality) 。 而机器学习方法 (如waifu2x) 又太慢,完全不能实时 (<30毫秒) ,尤其是需要超高清的时候。
一是低频分量,就是一张模糊的低分辨率图。 二是高频残差,代表两种分辨率之间的差别 (Difference) 。
首先把残差厚度最小化当做目标,这个没有问题。 但直接把随意变换(Arbitrarily Transformed)得到的残差,用到一张低清图上是不行的。低清图要做出相应改变,才能与残差和平相处,得出理想的超分辨率结果。 所以,当输入一张图和它的残差之后,“push”残差的像素,让残差线变细; 同时,每做一个push,都要在彩色的低清图上,执行一个相同的操作。
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