GAN 超分辨率教程 🖼️

什么是 GAN 超分辨率？

GAN（生成对抗网络）在超分辨率领域广泛应用，通过学习低分辨率与高分辨率图像的映射关系，生成更清晰的图像。其核心思想是利用生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练，提升图像细节还原能力。

技术原理 🧠

• 生成器：将低分辨率图像作为输入，输出高分辨率图像，目标是让判别器无法区分生成图像与真实高分辨率图像
• 判别器：评估图像的真实性，通过反馈优化生成器的输出质量
• 对抗训练：生成器与判别器通过博弈达到平衡，最终实现高质量图像生成

实现步骤 ⚙️

1. 数据准备
   收集低分辨率与对应高分辨率图像对，常用数据集如 DIV2K
2. 模型构建
   • 使用 U-Net 结构进行特征提取
   • 添加残差块（Residual Block）增强梯度传播
   
3. 训练优化
   • 采用 Adam 优化器
   • 设置合理的损失函数（如 L1 + Perceptual Loss）
   

应用案例 🌟

• 视频修复：提升老电影画面清晰度
• 医学影像：增强病理切片细节
• 艺术创作：生成高清艺术画作

扩展学习 📘

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