Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution来自慕尼黑工业大学的研究人员提出了一种用于实现视频超分辨率的新型GAN
该研究首次提出了一种对抗和循环训练方法，以监督空间高频细节和时间关系。在没有真值动态的情况下，时空对抗损失和循环结构可使该模型生成照片级真实度的细节，同时使帧与帧之间的生成结构保持连贯。研究者还发现了一种使用对抗损失的循环架构可能会出现的新型模型崩溃，并提出了一种双向损失函数用于移除对应的伪影。低清视频也能快速转高清：超分辨率算法TecoGAN
该研究首次提出了一种对抗和循环训练方法，以监督空间高频细节和时间关系。在没有真值动态的情况下，时空对抗损失和循环结构可使该模型生成照片级真实度的细节，同时使帧与帧之间的生成结构保持连贯。研究者还发现了一种使用对抗损失的循环架构可能会出现的新型模型崩溃，并提出了一种双向损失函数用于移除对应的伪影。
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