ESRGAN описание, скриншоты и видео

(Описание изhttps://www.resetera.com/threads/ai-neural-networks-being-used-to-generate-hq-textures-for-older-games-you-can-do-it-yourself.88272/)

Enhanced Super Resolution Generative Adversial Network, или ESRGAN, представляет собой метод масштабирования, способный генерировать реалистичные текстуры при сверхвысоком разрешении одного изображения. По сути, это метод машинного обучения, который использует генеративную неблагоприятную сеть для создания изображений меньшего размера. Делая это за несколько проходов, он обычно создает изображение с большей точностью, чем такие методы, как SRCNN и SRGAN. Фактически, ESRGAN основан на SRGAN. Разница между ними заключается в том, что ESRGAN улучшает сетевую архитектуру SRGAN, снижает состязательные потери и потери восприятия. Кроме того, ESRGAN использует более глубокую модель с использованием Residual-in-Residual Dense Block (RRDB) без слоев пакетной нормализации и использует релятивистский средний GAN вместо обычного GAN.