基于GAN的图像超分辨率

基于GAN的图像超分辨率实现方法
方法概述
生成对抗网络（GANs）通过两个神经网络——生成器和判别器之间的博弈来提升图像的质量。对于图像超分辨率任务而言，输入是一张低分辨率图像，目标是恢复一张高分辨率且视觉上逼真的图像[^1]。
架构设计

生成器：负责接收低分辨率图像作为输入并输出增强后的高分辨率版本。常见的架构包括残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet），这些结构有助于捕捉更深层次的空间特征。

判别器：用于区分真实样本与由生成器产生的伪造样本。其目的是评估生成图片的真实性程度，在训练过程中不断指导生成器改进输出质量。

训练过程
在训练阶段，采用对抗损失函数促使模型学习如何创建更加真实的细节。具体来说：
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
# 定义生成器的具体层...

class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
# 定义判别器的具体层...

def train_gan(generator, discriminator, lr_images, hr_images):
optimizer_G = ... # 初始化优化器
optimizer_D = ...

criterion_adv = nn.BCELoss() # 对抗损失
criterion_content = nn.L1Loss() # 内容损失

for epoch in range(num_epochs):
for i, (lr_img, hr_img) in enumerate(zip(lr_images, hr_images)):
fake_hr = generator(lr_img)

real_labels = torch.ones((batch_size,))
fake_labels = torch.zeros((batch_size,))

# 更新判别器参数
D_real_loss = criterion_adv(discriminator(hr_img), real_labels)
D_fake_loss = criterion_adv(discriminator(fake_hr.detach()), fake_labels)
d_loss = (D_real_loss + D_fake_loss)/2

optimizer_D.zero_grad()
d_loss.backward(retain_graph=True)
optimizer_D.step()

# 更新生成器参数
g_loss = criterion_adv(discriminator(fake_hr), real_labels) \
+ lambda * criterion_content(fake_hr, hr_img)

optimizer_G.zero_grad()
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
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此代码片段展示了基本框架下的GAN训练逻辑，实际应用中可能还需要考虑更多因素如感知损失、风格迁移等以进一步改善性能[^2]。