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RESEARCH · CL_70574 · Jun 3 · 16:29

MaCo-GAN 框架通过对比学习改进图像超分辨率

研究人员开发了 MaCo-GAN，一个用于单图像超分辨率的新框架，解决了传统生成对抗网络 (GAN) 中的伪影生成问题。这种新颖的方法用监督对比目标取代了标准的对抗损失，并利用动态合成器创建具有挑战性、感知上可信的假图像。MaCo-GAN 框架训练生成器区分流形内和流形外的假图像，从而在各种基准测试中改善感知-失真权衡。