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CVPR 2024 | 基于小波域损失的生成式图像超分辨率模型训练方法实现更好的伪影控制
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-05

本文共 345 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

论文信息

题目: Training Generative Image Super-Resolution Models by Wavelet-Domain Losses Enables Better Control of Artifacts
基于小波域损失的生成式图像超分辨率模型训练方法实现更好的伪影控制
作者:Cansu Korkmaz, A. Murat Tekalp, Zafer Dogan

论文创新点

本论文提出了一种小波域保真度损失,取代了传统的RGB域损失,有效提升了生成式图像超分辨率模型的性能。通过在小波域域引入这种损失函数,我们能够更好地控制生成图像中的伪影和其他不想要的艺术ifacts,从而显著提升了图像质量。这种方法在图像恢复和增强方面展现了更高的准确性和稳定性。

转载地址:http://ttrfk.baihongyu.com/

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