FREDSR：用于单图像超分辨率的傅里叶残差高效扩散 GAN
计算机视觉与模式识别
2022-12-01 v1 图像与视频处理
摘要
FREDSR 是一种 GAN 变体，旨在以牺牲跨数据集泛化性为代价，在单图像超分辨率等特定任务中以极高的参数效率超越传统 GAN 模型。FREDSR 集成了快速傅里叶变换、残差预测、扩散判别器等技术，在 UHDSR4K 数据集上仅使用 37000 个参数，在从 360p 和 720p 进行单图像 3 倍超分辨率的任务中与其他模型相比取得了强劲的性能。该模型遵循给定数据集的特征，导致泛化性较低，但在实时放大等任务上性能更高。
引用
@article{arxiv.2211.16678,
title = {FREDSR: Fourier Residual Efficient Diffusive GAN for Single Image Super Resolution},
author = {Kyoungwan Woo and Achyuta Rajaram},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.16678},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 7 figures