为什么 waifu2x 图片放大效果那么差，我自己的算法效果那么好？

[3dwelcome]

一图胜千言：

最上面就是原图片（像素是 400 宽度），中间是最新版本 waifu2x，而最下面是我自己的图片放大版本。

为什么最终差距会拉开那么大？首先申明，最下面没加任何锐化滤镜，就是原图输出。

[Kagari]

原图这么糊 waifu 来干啥

[mikumkf]

是因为输入的原图，不仅仅经过了下采样的操作减低分辨率，还经过了各种的压缩损失了信息，从而出现 domain gap 。而 waifu 最原始的算法基于 SRCNN 在训练的时候并没有考虑到这些情况。如果重新训练 waifu 用楼主自己的数据集，在 2x 倍的放大倍率下应该是没太大差距的

[3dwelcome]

@1423 这个效果才对嘛。。虽然缩小后细节都没了，但是边缘不糊了！

弄了大半天，是给 waifu2x 的原图片尺寸太大了吗？晕过去。

[CrazyRundong]

刚好再过两个月就是 ICLR abstraction deadline 了，楼主对自己算法有信心的话交一篇 submission ？

[3dwelcome]

@CrazyRundong 这图片只是刚好击中了 waifu 的软肋，只要原图不模糊，足够清晰，两者放大效果应该半斤八两。

最多就是加一点涂抹感，但厚涂也是艺术！

[icyalala]

如果单看楼主的那些图片：
waifu2x 是按图片是 "缩小" 过的为假设，尝试去还原 "原图"。
你给的图片是 "缩小&模糊" 过的，那 waifu2x 还原后的原图应该是 "模糊" 过的，这点 waifu2x 完全没问题。

例如我拍了张景深很浅的照片，背景本来就是漂亮的虚化，如果处理后虚化也给变清晰了那就不对了。

[suyeH]

不就是图像超分吗，随便找篇 sota 的顶会 paper 的开源模型就完事了，看你这效果十分不自然，这有什么可以炫耀的？

[ReferenceE]

@suyeH 别尬黑，别人是"自研"。是啥水平拉出来溜溜，算法代码开源一切都知道了

[3dwelcome]

@suyeH 又不是所有的顶会 paper 都开源的，开源只是其中一部分而已。

比如 stylegen2 开源了，硬件要求 12G 显存，我估计 V2 硬件满足标准的人数，不到 1%。

[longbye0]

waifu2x 用的开源模型几年前的了，动画真的是 easy 模式

[root99527]

你的输入图的退化模型是怎么样的？

[jander1234]

‮⁢？⁢清⁢不⁢说⁢也⁢己⁢自⁢以⁢所⁢？⁢了⁢法⁢算⁢𝗥⁢𝗦⁢𝗙⁢的⁢源⁢开⁢近⁢最⁢𝗗⁢𝗠⁢𝗔⁢了⁢考⁢参⁢是⁢不⁢是⁢你

[chocotan]

@3dwelcome 你怎么不说全国全球硬件满足标准的人数呢。。。

[3dwelcome]

@jander1234 肯定有一部分参考开源的，也有一部分是自己原创的。这点我不否认。

大部分是 AI 厚涂学习算法，不能算传统的图片处理算法。

至于这算法代码是不是开源，其实真无所谓，github 上高手满天飞。多我一个不多，少我一个不少。

[3dwelcome]

@jander1234 我查了一下 AMD，没代码啊，说最早也要下个月呢。