ESRGAN

超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）是一种能够实现单图像超分辨率并生成逼真纹理的缩放方法。本质上，这是一种利用生成对抗网络进行小图放大的机器学习技术。通过多次迭代处理，其生成的图像通常比SRCNN和SRGAN等方法具有更高的保真度。事实上，ESRGAN是在SRGAN基础上发展而来的，主要改进之处在于网络架构、对抗损失函数和感知损失函数。此外，ESRGAN采用更深层的模型结构，使用无批归一化层的残差内残差密集块（RRDB），并以相对平均GAN替代原始GAN。