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一些问题 #37
Comments
1、有关1x我更烦恼的是怎么保留纹理,因为最低级别的降噪程度目前也自带一定纹理丢失,所以很可能训练的时候就不加噪了(除非想到了其他的保留纹理的方式,那就保留和2x3x4x一样的档位设置)。根据我的经验,为了纹理的保留,有必要再大尺度下进行计算(学界比较传统的认知是,在LR尺度下做主力运算性价比最高)。 悄悄告诉你,根据我的经验,对于二次元超分来说,网络结构不是最重要的,PSNR也不是很重要(如果有更好的衡量动画重建质量的指标,求科普),我们其实应该去思考一些更本质的东西。 |
感谢长回复 classsr切patch看不到全局的事。。其实cugan的ncnn实现那边已经有个gap sync了(这边的实现没试过不知道orz),就算分了tile也能借助gap的真·全局感受野得到正确的景深信息不会再出block了,如果你们算力和头发足够薅的话也可以再深挖一下?(其实还有个脑洞,patch切法好像也可以偷师视频编解码那边二叉树宏块划分的想法,大片一致纹理直接划一个块内之类的) ghost操作按他们的用法本来就会造成网络容量的下降,掉点也。。挺正常吧(除非是当加入新特征的用法提了容量还掉点就怪了) (刚才不小心手贱close了,其实还有其它我看见过觉得可能有用的trick可是这里地方太小我写不下(x |
1、你可以看下Real-ESRGAN的论文,劣化方式和pipeline是有很多类型和组合的,加噪声只是其中一个 2、ncnn-cugan的gap sync,cugan的不同patch,用的同一套参数;classsr的不同patch,用的是不同大小的网络结构和参数,怎么sync呢 3、如果没记错的话,我channel double了的 |
看了下论文,去掉noise和downsample之后就只剩blur和jpeg了,1x的计划就是专心去模糊和去块不管噪声了吗? 不同分支出来的特征图送到公用的se之前加个1x1卷积统一一下channel数目再gap会不会有用?se出来的向量也改成给不同模型用不同的参数( |
为何1倍非超分反而不计划支持降噪?不超分也不降噪好像就是原图吧。。感觉好像降噪的定义和原来waifu2x不太一样,现在对于降噪的定义是什么?
现在这个“景深虚化”的追求感觉对于主观上的清晰度会有影响,未来会不会有锐度更高的模型?
另外快速模型势必要改架构吧,反正大概率也没法无缝兼容原来waifu2x的工程,是不是要考虑扔掉cunet然后再往里扔点这几年的新trick?比如classsr,ms3conv,ghostnet,动态卷积甚至是vit这种“dssq”架构
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