一行命令,瞬間從“馬賽克”到高清影像!

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如上圖, 從100x133pix→400x532pix,除了肉眼可見的清晰,擁有可以將解析度提升400%的技術到底意味著什麼?

它意味著:

  • 老照片、老電影、動漫等畫質可快速提升,解析度自由調節
  • 產業演算法效果可以隨著資料質量的提升大幅提高
  • 在網路訊號較差時,也能快速檢視高清影片或圖片
  • 影像傳輸頻寬與儲存空間大幅壓縮,傳輸成本也將大大減少

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圖片引用自公開資料集[1][2][3]

讓世界變得更清晰的不是魔法,而是一項被稱為超解析度提升的技術(簡稱「超分」),能夠將低解析度的影象、影片,通過特徵提取、特徵融合、影象重建與上取樣(Pix-Shuffle),恢復並補足丟失的資訊,最終重建成高解析度的影象、影片。

超分的實現路徑有很多種,而峰值信噪比PSNR32.53、結構相似度SSIM0.9083的影片超分演算法PP-MSVSR,以其卓越的效能達到業界SOTA

話不多說, 直接看PP-MSVSR在影片超分權威資料集上與其他演算法效能(峰值性噪比、結構相似度)的對比圖表:

圖片圖片如圖所示,PP-MSVSR提供了1.45M和7.4M兩種引數量大小的模型,峰值信噪比與結構相似度均高於其他開源演算法,同時還保持了引數量較小。也就是說,PP-MSVSR在對解析度提升效果達到最細膩的情況下,還保持體積小的優勢,是真正意義上的高效能、低成本! 並且,PP-MSVSR還不限制輸入影片的解析度,支援解析度一次提升400%, 將超分自定義做到了極致,給大家無限想象空間~

PP-MSVSR的原始碼與教程也已經開源至PaddleGAN專案,除了影片超分,PaddleGAN中也提供業界領先的單張圖片超分系列演算法。\ 心動不如行動,趕緊Star⭐收藏上手試試吧https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md圖片下面,讓我們詳細來看看PP-MSVSR超分演算法到底是如何解決實際問題的吧! \ 1、 將老電影從模糊變清晰,實現影像修復*

在文娛領域,如社交、新聞媒體、電商等行業,常常涉及到對於影片的增強與編輯,PP-MSVSR的表現著實可圈可點。

圖片圖片\ 2、 通過提升訓練資料的清晰度,提升演算法精度

無論是目標檢測、影象識別,還是影象分類、語義分割等CV相關任務,訓練資料質量的好壞對於最終任務效果影響都極大。因此,開發者可嘗試通過PP-MSVSR將任意解析度下的影片資料提升至理想解析度,實現下游的檢測、識別、分割等任務的準確率有效提升。

圖片圖片

圖片引用自公開資料集[4][5]

3、 降低影片網路傳輸成本,在終端使用演算法對解析度進行恢復提升在這個對清晰度有著極致追求的時代,影片的儲存與傳輸成本越來越高,比如,傳輸4K訊號,一天的傳輸成本至少大幾千元,要想給成本來個「大降低」,就必須從儲存與傳輸下手。在影片超分的助力下,影片雲端儲存空間可大幅降低,進一步降低影片CDN傳輸頻寬*,同時提高影片傳輸速度,也就意味著,在*儲存的空間、傳輸的成本大大下降的同時,影片傳輸的速度也得到顯著提 升!

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PP-MSVSR這麼有用,他的使用複雜嘛?答案是:完全不!僅一行命令即可實現解析度的提升! 圖片圖片

圖片引用自公開資料集[1]

除了PP-MSVSR詳細、完整的實現程式碼、預訓練模型及文件教程外,飛槳生成對抗網路開發套件PaddleGAN還提供了影象生成、脣形合成、人臉融合等豐富的前沿GAN相關能力與應用,還在等什麼,趕緊Star⭐上手試試吧!https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

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