It Hints
Search
Close this search box.
При­вет всем! Встре­ча­ют­ся ситу­а­ции, когда необ­хо­ди­мо улуч­шить каче­ство изоб­ра­же­ний, и сего­дня я решил про­ве­сти тести­ро­ва­ние апскей­ле­ров, доступ­ных в Stable Diffusion. Давай­те вме­сте выяс­ним, какие из этих апскей­ле­ров успеш­но справ­ля­ют­ся с зада­чей улуч­ше­ния изоб­ра­же­ний в два раза. На вход посту­па­ют изоб­ра­же­ния раз­ме­ром 360x360 пик­се­лей, и в резуль­та­те мы полу­ча­ем изоб­ра­же­ния с раз­ре­ше­ни­ем 720x720 пикселей. 

Lanczos

Это метод интер­по­ля­ции изоб­ра­же­ний, исполь­зу­е­мый для изме­не­ния раз­ме­ра с мини­ми­за­ци­ей поте­ри качества

Nearest

От сло­ва бли­жай­шее — метод интер­по­ля­ции изоб­ра­же­ний, осно­ван­ный на при­сво­е­нии новым пик­се­лям зна­че­ний бли­жай­ше­го им сосе­да, обес­пе­чи­вая про­сто­ту и быстродействие

ESRGAN 4x

Метод супер­раз­ре­ше­ния изоб­ра­же­ний с исполь­зо­ва­ни­ем Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network, уве­ли­чи­ва­ю­щий раз­ре­ше­ние изоб­ра­же­ния в четы­ре раза

LDSR

Метод супер­раз­ре­ше­ния изоб­ра­же­ний, исполь­зу­ю­щий Local Difference Statistics Regularization (локаль­ную ста­ти­сти­ку раз­ли­чий) для улуч­ше­ния дета­лей при уве­ли­че­нии раз­ре­ше­ния. Очень долго

R‑ESRGAN 4x+

Метод супер­раз­ре­ше­ния изоб­ра­же­ний, рас­ши­ря­ю­щий Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (ESRGAN) для уве­ли­че­ния раз­ре­ше­ния в четы­ре раза с допол­ни­тель­ны­ми улучшениями

ScuNET

Метод супер­раз­ре­ше­ния изоб­ра­же­ний, исполь­зу­ю­щий свер­точ­ные ней­рон­ные сети для улуч­ше­ния каче­ства изоб­ра­же­ний при уве­ли­че­нии разрешения

ScuNET PSNR

Метод супер­раз­ре­ше­ния изоб­ра­же­ний, оце­ни­ва­ю­щий каче­ство изоб­ра­же­ния с исполь­зо­ва­ни­ем мет­ри­ки PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio).

SwinIR 4x

Метод супер­раз­ре­ше­ния изоб­ра­же­ний, осно­ван­ный на архи­тек­ту­ре Swin Transformer, уве­ли­чи­ва­ю­щий раз­ре­ше­ние изоб­ра­же­ния в четы­ре раза 

В заклю­че­нии, сле­ду­ет под­черк­нуть, что оцен­ка эффек­тив­но­сти и каче­ства апскей­ле­ров тес­но зави­сит от кон­тек­ста, а так­же от уста­нов­лен­ных тре­бо­ва­ний и целей. Раз­лич­ные вари­ан­ты апскей­ле­ров могут демон­стри­ро­вать повы­шен­ную эффек­тив­ность в раз­но­об­раз­ных сце­на­ри­ях и при реше­нии раз­лич­ных задач.

Для опре­де­ле­ния того, какой из апскей­ле­ров более под­хо­дит для удо­вле­тво­ре­ния ваших потреб­но­стей, реко­мен­ду­ет­ся про­ве­сти инди­ви­ду­аль­ные тести­ро­ва­ния и срав­ни­тель­ные ана­ли­зы, учи­ты­вая спе­ци­фи­ку задач, с кото­ры­ми вы сталкиваетесь.

Друзья - если вы нашли для себя что то полезное и хотите помочь проекту развиваться дальше, Вы можете задонатить любую сумму на поддержку. Деньги пойдут исключительно на оплату доменного имени, хостинга, а так же на мотивацию.

Facebook
Twitter
Email
VK
WhatsApp
Telegram