ESRGAN

增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）是一种升级方法，能够在单幅图像超分辨率期间生成逼真的纹理。基本上，这是一种使用生成逆向网络来放大较小图像的机器学习技术。通过多次扫描，通常会比SRCNN和SRGAN等方法产生更高保真度的图像。实际上，ESRGAN基于SRGAN。两者之间的区别在于，ESRGAN改善了SRGAN的网络架构，对抗性损失和感知性损失。此外，ESRGAN采用残差残差块（RRDB）的更深层模型，而没有批处理归一化层，并且采用相对论平均GAN而不是香草GAN。