一个指令，“高糊”到“高清”（paddlepaddle）

Posted 2022-12-05 秃头死干bug

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一个不知名大学生，江湖人称菜狗
original author: jacky Li
Email : [e-mail]
Last edited: 2022.11.12

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目录

 效果展示：

1、将老电影从模糊变清晰，实现影像修复

2、通过提升训练数据的清晰度，提升算法精度

文章引用

代码：

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 效果展示：

如上图，从100x133pix→400x532pix，除了肉眼可见的清晰，拥有可以将分辨率提升400%的技术到底意味着什么？

它意味着：

• 老照片、老电影、动漫等画质可快速提升，分辨率自由调节

• 产业算法效果可以随着数据质量的提升大幅提高

• 在网络信号较差时，也能快速查看高清视频或图片

• 影像传输带宽与存储空间大幅压缩，传输成本也将大大减少

图片引用自公开数据集[1][2][3]

如图所示，PP-MSVSR提供了1.45M和7.4M两种参数量大小的模型，峰值信噪比与结构相似度均高于其他开源算法，同时还保持了参数量较小。也就是说，PP-MSVSR在对分辨率提升效果达到最细腻的情况下，还保持体积小的优势，是真正意义上的高性能、低成本！并且，PP-MSVSR还不限制输入视频的分辨率，支持分辨率一次提升400%，将超分自定义做到了极致，给大家无限想象空间~

PP-MSVSR的源码与教程也已经开源至PaddleGAN项目，除了视频超分，PaddleGAN中也提供业界领先的单张图片超分系列算法。

1、将老电影从模糊变清晰，实现影像修复

在文娱领域，如社交、新闻媒体、电商等行业，常常涉及到对于视频的增强与编辑，PP-MSVSR的表现着实可圈可点。

2、通过提升训练数据的清晰度，提升算法精度

无论是目标检测、图像识别，还是图像分类、语义分割等CV相关任务，训练数据质量的好坏对于最终任务效果影响都极大。因此，开发者可尝试通过PP-MSVSR将任意分辨率下的视频数据提升至理想分辨率，实现下游的检测、识别、分割等任务的准确率有效提升。

图片引用自公开数据集[4][5]

3、降低视频网络传输成本，在终端使用算法对分辨率进行恢复提升

在这个对清晰度有着极致追求的时代，视频的存储与传输成本越来越高，比如，传输4K信号，一天的传输成本至少大几千元，要想给成本来个「大降低」，就必须从存储与传输下手。

在视频超分的助力下，视频云端存储空间可大幅降低，进一步降低视频CDN传输带宽，同时提高视频传输速度，也就意味着，在存储的空间、传输的成本大大下降的同时，视频传输的速度也得到显著提升！

PP-MSVSR这么有用，他的使用复杂嘛？答案是：完全不！仅一行命令即可实现分辨率的提升！

图片引用自公开数据集[1]

除了PP-MSVSR详细、完整的实现代码、预训练模型及文档教程外，飞桨生成对抗网络开发套件PaddleGAN还提供了图像生成、唇形合成、人脸融合等丰富的前沿GAN相关能力与应用。

文章引用

[1] Ce Liu and Deqing Sun.  On bayesian adaptive video superresolution.IEEE transactions on pattern analysis and ma-chine intelligence, 36(2):346–360, 2

[2] 大谷. (2021, February 20). AI还原的李焕英老照片动态影像！每个妈妈都了不起！【大谷纽约实验室】_哔哩哔哩_bilibili. Retrieved December 6, 2021, from https://www.bilibili.com/video/BV1wh411k7YN?spm_id_from=333.999.0.0.

[3] A cat getting petting on the bed. Photo by Cottonbro on unsplash. Beautiful Free Images & Pictures. Retrieved December 5, 2021, from https://www.pexels.com/video/a-cat-getting-petting-on-the-bed-6865077/.

[4] Robben, S. (n.d.). Photo of a man in a brown polo shirt carrying a laptop ... pexels. Retrieved December 6, 2021, from https://www.pexels.com/photo/photo-of-a-man-in-a-brown-polo-shirt-carrying-a-laptop-8278886/.

[5] 《PCB瑕疵检测》数据来源于：北京大学印刷电路板（PCB）瑕疵数据集

代码：

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