- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
《解锁图像“高清密码”：超分辨率重建之路》
在图像的世界里，高分辨率意味着更多细节、更清晰的画面，就像用高清望远镜眺望远方，一切都纤毫毕现。 在深度学习兴起前，传统方法就已在图像超分辨率重建领域开疆拓土。插值法是其中基础又常见的手段，就像给缺失拼图块的拼图做猜测补充。 在超分辨率重建里，基于GANs的方法优势显著。 图像超分辨率重建技术从传统方法一步步发展到深度学习、生成对抗网络，不断突破创新。 未来，随着技术持续进步，我们有理由期待它在更多领域大放异彩，为我们带来更清晰、更精彩的视觉世界，也许不久后，任何模糊图像都能轻松“变身”高清大片，让每一个细节都能被清晰看见。
37510编辑于 2025-04-19- 来自专栏网络工程师笔记
超干货！全国31所名校网络拓扑图全分析（高清版）
那些个说自己没有案例参考的，不知道怎么设计美观的，毫无头绪的……这下总有参考物了吧？
4.7K20编辑于 2022-10-31 - 来自专栏机器之心
低清视频也能快速转高清：超分辨率算法TecoGAN
图像超分辨率技术指的是根据低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，该技术希望根据已有的图像信息重构出缺失的图像细节。 视频超分辨率技术则更加复杂，不仅需要生成细节丰富的一帧帧图像，还要保持图像之间的连贯性。 重制的高清版游戏在画质上有很好的效果，而且还保留了原始纹理的美感与风格。 以下三幅动图的右半部分是用 TecoGAN 生成的，说不定用它来重制单机游戏会有更惊人的效果。 这个视频超分辨率 GAN 牛在哪里？ 自然图像超分辨率是图像和视频处理领域的一大经典难题。 在视频超分辨率（VSR）任务中，现有的方法主要使用标准损失函数，如均方差损失，而不是对抗损失函数。
6.5K10发布于 2019-04-29 - 来自专栏音视频咖
极速高清——给你带来全新的高清视野
为了能让自己有个愉快的游戏体验感，于是乎，深陷于研发高清画质的工作中…… ? 现在视频平台主流编码算法还是以H.264为主 普通转码 短视频和直播平台、视频网站对视频分源、超清、高清、流畅等不同档位，基本都是一些按分辨率和码率要求强制压缩转码，效果不理想都是以省码率为目标没有考虑用户观看体验 极速窄带高清 腾讯云极速高清、窄带高清以及netflix的动态编码都是基于场景、清晰度、分辨率、码率、帧率、编码算法、播放策略等目标在不降低甚至增强源视频画质体验的基础上降低视频码率 视频源和普通转码存在的问题 上图是极速高清与普通转码和xx云窄带高清转码同码率下效果对比，总体我们测试效果和客户反馈对比效果看同码率下我们VMAF分比竞品和普通转码高10以分以上，同画质VAMF得分下我们码率最大能降低30%左右 且极速高清服务也可进行私有化部署，全程支撑cctv.com世界杯期间赛事直播 今天天气好晴朗，处处好风光，好风光…… 皇天不负有心人，自从有了极速高清的应用，在游戏中分分钟吃鸡，瞬间成为部门的吃鸡高手，
3.8K62发布于 2018-09-12 - 来自专栏CSDN社区搬运
图像高清化
图像超分辨率是指从低分辨率图像恢复高分辨率图像的过程，是计算机视觉和图像处理中的一类重要技术。它在实际应用中有广泛的用途。随着深度学习的发展，超分辨率方法的性能取得了巨大飞跃。 然而，由于这些超分辨率方法大多是有监督的，因此它们受限于特定的训练数据，其中低分辨率图像是从其高分辨率对应图像中预先获得的。 图1：超分辨率示意图 该论文介绍了一种“零样本”图像超分辨率方法，利用单张图像内部信息的重复性训练小型卷积神经网络。 该方法可以针对不同的图像进行自适应调整，这使得其能够对真实图像或获取方式未知的图像进行高清化处理。 算法原理 论文提出的方法基于自然图像中强大的内部数据重复性。 图3：超分辨率方法结果 由于训练集仅包含一个实例，该方法对该图像进行数据增强。具体地，该方法通过将原图旋转不同角度以提取更多的样本来进行训练。
63510编辑于 2024-12-13 - 来自专栏知晓程序
超多高清 GIF 表情包，让你称霸微信斗图界
身边总有那么几个人，能及时拿到新鲜出炉的表情包。难道是他们对表情包的流行趋势更为敏感？
1.6K30发布于 2018-07-30 - 来自专栏全栈程序员必看
高清视频编码格式_如何将高清视频转化为蓝光
收藏于 2012-01-09 迁移自个人百度空间 ————————— 高清视频编码最常用的编码格式是MPEG2-TS、MPEG4、H.264和VC-1这四种算法。 DVD即是MPEG2编码，随着技术的改进，它在高清视频方面也得到了应用。MPEG2最大的缺点就是文件体积过大，不过它也有一个优点，那就是相对于另外两种编码，它对于系统资源的消耗是最小的。 但JPEG2000计算量太大，压缩率不高，目前很难在嵌入式实时系统中实现，对存储传输也提出了较高的要求，目前仅有一些高清专用系统采用了这个算法。 (1080p 30fps、1080i 60fps、720p60fps)的同步多格式高清编码、解码与转码方面，表现出色。 还有一款高清入门级的TI芯片DM355，它内置了编解码算法实现，能够以720p格式与每秒30帧的速度提供高清MPEG4SP编解码能力，是快速开发入门级高清编码产品的不错选择。
2.6K30编辑于 2022-11-10 - 来自专栏知晓程序
超养眼！高清壁纸美图，这里有很多多多多多多多多多
小程序体验师：陆轶群 MoSplash，原本是一款 iOS app，能帮你搜集世界各地的无版权高清美图。 现在，它被移植到了小程序的平台上。 这意味着，不仅 Android 用户能获得这些高清美图，苹果用户们也可以省下购买 app 的一块钱了～（当然，小程序比 app 还是稍微少了一丢丢的收藏和搜索功能╮(╯-╰)╭） 先不管钱不钱的问题，更重要的是
58510发布于 2018-08-01 - 来自专栏音视频技术
B站开源自研动漫超分辨率模型，助力动漫UGC视频高清化
从马赛克到高清画质，从720P到4K，视频平台正在不断提升画质，但目前各大视频平台的超高清内容还并不是很多，其关键在于超高清视频的制作难度远超普通视频制作，对设备以及后期技术的要求，为视频内容贡献者带来了很大的阻碍 当输出图像分辨率大于输入图像分辨率时，该技术被称作AI超分辨率技术，经过该技术处理后的图像可以在指定分辨率实现高清化。 未来，B站将针对不同品类适配不同的超分算法，并且使用窄带高清算法降低卡顿率提高流畅度、辅助客观画质评测加主观评测系统保障视频质量。 优化纹理保留，削减模型处理痕迹 积极收集issue与用户意见，对模型进行持续优化改进 B站开源的动漫超分模型将助力更多的二次元UGC用户付出更少成本，更加便捷地制作出更高清高质的视频，同时有助于4K、 8K高清视频的普及与推广。
2.8K20编辑于 2022-02-11 - 来自专栏人工智能头条
普通视频转高清：10个基于深度学习的超分辨率神经网络
超分辨率就可以解决这种问题。 超分辨率有很多应用，比如： 数字高清，通过这种方法来提高分辨率 显微成像：合成一系列显微镜下的低分辨率图像来得到高分辨率图像 卫星图像：用于遥感卫星成像，提升图像精度 视频复原：可以通过该技术复原视频， ▌超分辨率神经网络原理 超分辨率神经网络（Super-Resolution CNN，SRCNN）是深度学习应用在超分辨率领域的首个模型。原理比较简单。 以上就是最初的超分辨率的深度学习模型。 ? ▌9个超分辨率神经网络模型 SRCNN 是第一个超分辨率的神经网络模型。在 SRCNN 这个模型出现后，更多应用于超分辨率的神经网络模型。 可以理解为，一张模糊的图片，经过多个增强层，一级级变得更加清晰，最终得出高清图片。大家可以在名为tyshiwo的 Github 上找到源码。 ?
2.1K10发布于 2019-11-18 - 来自专栏黑泽君的专栏
Linux学习_009_VMware12.0 Pro 中安装 CentOS 6.8_超详解 + 高清大图
7、处理器配置，看自己的母机是否是双核、多核，一般而言，虚拟机分配的处理器越多，虚拟机越快。 没有特殊要求默认即可，直接选择下一步。
1.5K20发布于 2019-01-28 - 来自专栏Pythonista
git高清技能图
? ? ? ?
91920发布于 2018-12-28 - 来自专栏jiajia_deng
高清 GIF 录制工具 ScreenToGif
以前经常使用 GifGifGif 来录制 gif 动画，但由于效果和不兼容 Win10，所以直接抛弃掉了，在寻觅更好的 gif 录制工具时找到了这款工具。我们来看一下它强大的功能。
1.3K10发布于 2020-01-06 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】图像高清化
概述 本文复现论文 “Zero-Shot” Super-Resolution using Deep Internal Learning[1] 提出的图像超分辨率方法。 图像超分辨率是指从低分辨率图像恢复高分辨率图像的过程，是计算机视觉和图像处理中的一类重要技术。它在实际应用中有广泛的用途。随着深度学习的发展，超分辨率方法的性能取得了巨大飞跃。 然而，由于这些超分辨率方法大多是有监督的，因此它们受限于特定的训练数据，其中低分辨率图像是从其高分辨率对应图像中预先获得的。 该论文介绍了一种“零样本”图像超分辨率方法，利用单张图像内部信息的重复性训练小型卷积神经网络。该方法可以针对不同的图像进行自适应调整，这使得其能够对真实图像或获取方式未知的图像进行高清化处理。 图3展示了一张小猫躺在落叶堆上的图像，利用论文所提出的方法对该图像进行超分辨率操作后，图像的细节部分变得更清晰了，即原本模糊的毛发变得更加细腻。
32410编辑于 2024-12-24 - 来自专栏机器之心
「花果山名场面」有了高清画质版，NTU提出视频超分框架Upscale-A-Video
扩散模型在图像生成方面取得了显著的成功，但由于对输出保真度和时间一致性的高要求，将这些模型应用于视频超分辨率仍然具有挑战性，特别是其固有的随机性使这变得复杂。 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究团队提出了一种用于视频超分的文本指导（text-guided）潜在扩散框架 ——Upscale-A-Video。 我们先来看几个具体例子，例如，借助 Upscale-A-Video，「花果山名场面」有了高清画质版： 相比于 StableSR，Upscale-A-Video 让视频中的松鼠毛发纹理清晰可见： 方法简介 在局部视频剪辑上，该研究探索使用视频数据上的附加时间层来微调预训练图像 ×4 超分模型。
28210编辑于 2024-01-04 - 来自专栏AI科技评论
谷歌超分辨率技术 RAISR ：模糊图片瞬变高清，速度提升数十倍
如今高清显示屏正在家庭和移动设备上普及，因此，把低分辨率图片转化为高清版本，并可在多种设备上查看和分享，正在成为一项巨大的需求。 但是它对于重建高清作品里生动的细节有些力不从心。 正如下面这张图片，升采样的图片看起来很模糊，很难称得上画质提升。 ? 注：3 倍超分辨率学习，获得的 11x11 过滤器集合。过滤器可以从多种超分辨率因素中学习获得，包括部分超分辨率。注意当图中边缘角度变化时，过滤器角度也跟着旋转。 此次谷歌 RAISR 大幅降低了图像增强的时间成本和硬件要求，有望实现超分辨率技术在消费领域的应用，把充斥互联网的低画质图片转化为高清图片，大幅提高视觉效果和用户体验。 雷锋网十分期待将来 RAISR 在移动设备的应用，例如把消费者手机拍摄的照片转化为媲美单反画质的高清美图。
3.1K90发布于 2018-03-08 - 来自专栏小孟开发笔记
XMind怎么导出高清图片
Xmind怎么导出高清图片呢？相信很多人都不会，具体该如何操作，下面我来给详细的讲解一下。XMind导出高清图片的方法，希望能帮助到有需要的人。 选择好保存路径保存即可 ； 未经允许不得转载：肥猫博客 » XMind怎么导出高清图片
1.9K20编辑于 2023-02-20 - 来自专栏Yunfeng's Simple Blog
ffmpeg抽取高清图像帧
最后发现，把抽取的图像格式从.jpg修改为.png，结果就是高清且无块效应的了： ffmpeg -i /path/to/video.mp4 image-folder/%06d.png 另外PNG格式的图像存储大小要大一些
82330编辑于 2023-10-23 - 来自专栏用户4623659的专栏
如何下载油管高清封面？
YouTube上面有很多优秀频道，这些频道视频的封面设计得非常吸引人，希望可以下载下来借鉴，在知乎上看了不少教程，都是获取视频id拼接url形式，如果大批量下载就不怎么方便了，后来百度了一通发现有种方法：
3.5K00发布于 2019-09-13 视频转码技术深度分析：高清与超高清转码的智能演进
本文将深入探讨极速高清（Top Speed Codec，TSC）技术，特别是其如何通过智能场景识别、动态编码匹配和画质增强修复功能相结合，实现智能动态编码，为直播、点播等行业以更低的码率提供更高清的流媒体服务 智能场景识别技术 智能场景识别技术是极速高清转码技术的核心之一。该技术能够识别视频中的不同场景，并根据场景内容的复杂度动态调整编码策略。 极速高清转码技术的实际应用 极速高清转码技术的实际应用广泛，它不仅能够为直播和点播行业提供服务，还能够应用于视频监控、远程教育等多个领域。 总结 极速高清（Top Speed Codec，TSC）技术通过智能动态编码，实现了视频转码领域的一次重要飞跃。 它不仅能够为直播、点播等行业以更低的码率提供更高清的流媒体服务，还能够给用户带来全新的高清视野。随着技术的不断发展，我们有理由相信，极速高清转码技术将在未来的多媒体服务中发挥更加重要的作用。
30010编辑于 2025-07-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号