提高AI图像质量的方法

Question

我想提高分辨率的图像使用AI升级，但4种不同的SR模型支持的python远远比不上在线网站。例如，这里是原始图像：

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使用此代码的最佳性能模型(EDSR)的结果如下：

sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
image = cv2.imread('Images/exported_image_76322.png')
path = "EDSR_x3.pb"
sr.readModel(path)
sr.setModel("edsr", 3)
result = sr.upsample(image)
cv2.imwrite('ai_upscale.png', result)
display_image_in_actual_size('ai_upscale.png')

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像zyro.com这样的网站产生了更好的结果：

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我怎样才能提高我的成绩，使他们的质量水平与人工智能高级网站？我想自动升级数以百计的图像，所以简单地使用网站是不可行的。

Answer 1

不同的选择：

1. 如果你有原始的高分辨率图像，你可以在你的高分辨率图像(output=高分辨率图像，输入=低分辨率图像)上拍摄一个在线模型并完成(即继续训练)。这是最好的解决方案，因为您的模型将培训正确的数据分发。

如果您无法访问原始的高分辨率图像，但您认为zyro为您的目的提供了足够的质量，则可以使用zyro创建数据集，并在该数据集上创建现有的SR模型。

1. 如果您有非数据集的高分辨率图像，您可以在这些图像上细化现有的SR模型(降低它们的分辨率并训练模型以恢复高分辨率)，并查看它是否能很好地推广到您的数据集。