什么是超分辨率？
超分辨率（Super-Resolution, SR）是通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术。
在深度学习领域，GAN（生成对抗网络）被广泛应用于这一场景，通过生成器与判别器的博弈，学习图像细节特征。
例如：
- ✅ 低分辨率图像 → 高分辨率图像
- ✅ 文本模糊 → 清晰可辨
GAN实现超分辨率的核心思想
- 生成器：学习低分辨率到高分辨率的映射关系
- 判别器：判断生成的高分辨率图像是否真实
- 对抗训练：通过损失函数优化生成器与判别器的性能
实战案例：从模糊到清晰
- 🧠 输入：低分辨率图像（如
Low_Resolution_Image） - 🧠 输出：高分辨率图像（如
High_Resolution_Image） - 🧠 技术：使用卷积神经网络（CNN）与残差块（Residual_Block）
扩展阅读
想深入了解GAN的高级应用？可以查看：
- /tutorials/deep_learning/gan/advanced_gan_tutorial
- /tutorials/computer_vision/image_enhancement_tutorial