PULSE:Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models

Paper
adamian98/pulse
krantirk/Self-Supervised-Photo
b5071/pulse-rev
yrsolo/pulse
deeplearningnapratica/pulse

《通过探索生成模型的潜在空间探索自我监督的照片上采样》

  • PUSLE:Photo Upsampling via Latent Space Exploration简称。

  • 单张图像超分辨率的目的是从相应的低分辨率(low-resolution,LR)输入构建高分辨率(high-resolution,HR)图像。

  • 这项工作主要是将模糊的低分辨率图像转换为清晰的、逼真的高分辨率图像。
    在这里插入图片描述

  • 对于给定的输入LR图像,遍历由生成模型的潜在空间参数化的流形,以找到正确缩小比例的区域。我们的方法始终会产生一个既位于自然图形流形上又能正确降采样到原始分辨率图像的解决方案,因此可以提供一系列有趣的高分辨率可能性。
    在这里插入图片描述

  • 耗时
    每张图像在单个NVIDIA V100 GPU上约5秒内生成。

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  • PULSE制作了不存在的人的假想面孔,这不能与真实的人混淆。

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转载自blog.csdn.net/studyeboy/article/details/110633185
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