Training Generative Image Super-Resolution Models Using Wavelet-Domain Losses for Better Artifact Control

Concetti Chiave

Die Verwendung von Wavelet-Domain-Verlusten ermöglicht eine bessere Kontrolle von Artefakten bei der Schulung generativer Bild-Super-Resolution-Modelle.

Sintesi

Abstract:

Super-Resolution (SR) ist ein ill-posed inverse Problem.
Viele Algorithmen wurden vorgeschlagen, um eine "gute" Lösung zu finden.
Dieses Papier zeigt, dass die Charakterisierung von echten HF-Details im Vergleich zu Artefakten besser erlernt werden kann.
Introduction:

Einzelbild-Super-Resolution zielt darauf ab, HF-Details in LR-Bildern wiederherzustellen.
Frühe SR-Arbeiten verwendeten einfache CNNs, trainiert durch pixelweise l1 und l2 Fidelity-Verluste.
Related Work:

GAN-basierte SR-Modelle zielen darauf ab, vorhergesagte SR-Bilder aus einer Verteilung zu sampeln, die der von Ground-Truth-Bildern ähnlich ist.
WGSR: Wavelet-Guided SR Framework:

Ein neuartiges GAN-SR-Trainingsframework wird vorgeschlagen.
Die SWT-Domänen-Diskriminatoren und RGB-Domänen-Generatoren werden gemeinsam trainiert.
Experiments:

Experimente zeigen, dass WGSR bessere Wahrnehmungs-Verzerrungs-Handelspunkte erreicht.
Die Wahl der Wavelet-Familie beeinflusst die Leistung.
Ablation Study:

Untersuchung der Auswirkung jedes Verlustterms in WGSR.
Die Kombination von Verlusten erreicht die beste Balance zwischen objektiver und Wahrnehmungsqualität.
Conclusion:

Das vorgeschlagene Trainingsverfahren verbessert die Fidelity und Wahrnehmungsqualität von SR-Bildern.
WGSR übertrifft bestehende GAN-SR-Methoden quantitativ und qualitativ.

Statistiche

Viele Algorithmen wurden vorgeschlagen, um eine "gute" Lösung zu finden, die eine Balance zwischen Treue und Wahrnehmungsqualität schafft.
Das Papier zeigt, dass die Charakterisierung von echten HF-Details im Vergleich zu Artefakten besser erlernt werden kann.
Das vorgeschlagene Trainingsverfahren verbessert die Fidelity und Wahrnehmungsqualität von SR-Bildern.

Citazioni

"Dieses Papier zeigt, dass die Charakterisierung von echten HF-Details im Vergleich zu Artefakten besser erlernt werden kann."
"Das vorgeschlagene Trainingsverfahren verbessert die Fidelity und Wahrnehmungsqualität von SR-Bildern."

Approfondimenti chiave tratti da

Training Generative Image Super-Resolution Models by Wavelet-Domain Losses Enables Better Control of Artifacts

by Cansu Korkma... alle arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19215.pdf

Domande più approfondite

Wie können quantitative Maße verbessert werden, um visuelle Artefakte besser zu erfassen?

Um quantitative Maße zu verbessern und visuelle Artefakte besser zu erfassen, könnte man verschiedene Ansätze verfolgen. Einer davon wäre die Integration von Wavelet-Domänen-Verlusten in die Bewertungsmetriken. Durch die Verwendung von Wavelet-Domänen-Verlusten können feine Details und Artefakte in Bildern besser erfasst werden, was zu präziseren quantitativen Maßen führen kann. Darüber hinaus könnte die Entwicklung spezifischer Metriken, die auf den Merkmalen der Wavelet-Domänen basieren, dazu beitragen, Artefakte genauer zu identifizieren und zu bewerten. Eine weitere Möglichkeit wäre die Kombination von verschiedenen Metriken, die sowohl die objektive Qualität als auch die visuelle Wahrnehmung berücksichtigen, um ein ausgewogeneres Bild der Bildqualität zu erhalten.

Welche anderen Anwendungen könnten von der Verwendung von Wavelet-Domänen-Verlusten profitieren?

Die Verwendung von Wavelet-Domänen-Verlusten könnte in verschiedenen Anwendungen der Bildverarbeitung und -analyse von Vorteil sein. Ein Bereich, der davon profitieren könnte, ist die medizinische Bildgebung, insbesondere bei der Verbesserung der Bildqualität und der Erkennung von feinen Strukturen in medizinischen Bildern. In der Videoanalyse könnte die Verwendung von Wavelet-Domänen-Verlusten dazu beitragen, Bewegungen und Details in Videos präziser zu erfassen. Darüber hinaus könnten Anwendungen wie Bildkompression, Mustererkennung und forensische Bildanalyse von den Vorteilen der Wavelet-Domänen-Verluste profitieren, um Artefakte zu reduzieren und die Genauigkeit der Analyse zu verbessern.

Wie könnte die Integration von Wavelet-Domänen-Verlusten in andere Bildverarbeitungsmodelle aussehen?

Die Integration von Wavelet-Domänen-Verlusten in andere Bildverarbeitungsmodelle könnte durch die Anpassung der Verlustfunktionen und Trainingsmethoden erfolgen. Zum Beispiel könnten Modelle, die auf Convolutional Neural Networks (CNNs) basieren, so modifiziert werden, dass sie Wavelet-Domänen-Verluste in ihre Trainingspipeline einbeziehen. Dies könnte bedeuten, dass die Modelle lernen, die Rekonstruktion von Bildern basierend auf den Merkmalen in den verschiedenen Wavelet-Subbändern zu optimieren. Darüber hinaus könnten spezielle Discriminator-Netzwerke entwickelt werden, die auf den HF-Subbändern der Wavelet-Domänen arbeiten, um Artefakte zu erkennen und zu eliminieren. Die Integration von Wavelet-Domänen-Verlusten könnte auch die Entwicklung neuer Metriken und Bewertungsmethoden erfordern, um die Leistung und Qualität der Modelle zu bewerten.