TecoGAN v1.0免费版

TecoGAN免费版是从国外引进国内的一款图像超分辨率技术处理软件，TecoGAN免费版最强大的功能就是能将图片中模糊和马赛克的地方进行完成处理祛除，这样能将图片最原先的样子展现出来。不少的用户都会为图片中出现模糊和马赛克感到困惑，现在TecoGAN免费版能轻松解决这个问题。

TecoGAN免费版因为可以近乎完美的图片处理，能将各类马赛克一下祛除而火爆全网，获得众多用户门的一致好评和喜爱。

TecoGAN免费版功能介绍

1、主要的功能是对于图片上的马赛克进行清除与还原，视频上的也可以；

2、整体的操作都是线上完成，按照提示来，上手非常的容易；

3、方便的进行操作，循环使用，不同的调适，按照规则的改变。

实现灵活的处理，针对于不同的方式，类型的即时处理；

多样的类别，应对局部的情况出现，良好的设备明细结合；

多样的操作，避免对应的功能的构建，合理的变化与使用的方式。

TecoGAN免费版安装教程

1、下载解压，首先安卓模拟器。

2、再将软件包中的 直接拖到安卓模拟器中安装，成功安装后打开软件。

3、界面如下，可以自行使用电脑使用了。

TecoGAN免费版工作原理

模型方法

该研究提出的 VSR 架构包含三个组件：循环生成器、流估计网络和时空判别器。生成器 G 基于低分辨率输入循环地生成高分辨率视频帧。流估计网络 F 学习帧与帧之间的动态补偿，以帮助生成器和时空判别器 D_s,t。

训练过程中，生成器和流估计器一起训练，以欺骗时空判别器 D_s,t。该判别器是核心组件，因为它既考虑空间因素又考虑时间因素，并对存在不现实的时间不连贯性的结果进行惩罚。这样，就需要 G 来生成与之前帧连续的高频细节。训练完成后，D_s,t 的额外复杂度不会有什么影响，除非需要 G 和 F 的训练模型来推断新的超分辨率视频输出。

图 2：具备动态补偿（motion compensation）的循环生成器

该研究提出的判别器结构如图 3 所示。它接收了两组输入：真值和生成结果。

图 3：时空判别器的输入

损失函数

为了移除不想要的细节长期漂移，研究者提出一种新型损失函数「Ping-Pong」(PP) 损失。

图 4：a）不使用 PP 损失训练出的结果。b）使用 PP 损失训练出的结果。后者成功移除了漂移伪影（drifting artifact）。

如图 4b 所示，PP 损失成功移除了漂移伪影，同时保留了适当的高频细节。此外，这种损失结构可以有效增加训练数据集的规模，是一种有用的数据增强方式。

该研究使用具备 ping-pong ordering 的扩展序列来训练网络，如图 5 所示。即最终附加了逆转版本，该版本将两个「leg」的生成输出保持一致。PP 损失的公式如下所示：

图 5：使用该研究提出的 Ping-Pong 损失，g_t 和

之间的 L_2 距离得到最小化，以移除漂移伪影、改进时间连贯度。

实验结果

研究者通过控制变量研究说明了 L_(G,F) 中单个损失项的效果。

图 6：树叶场景对比。对抗模型（ENet、DsOnly、DsDt、DsDtPP、和 TecoGAN）比使用 L_2 损失训练的方法（FRVSR 和 DUF）具备更好的视觉效果。右图「temporal profiles」中，DsDt、DsDtPP 和 TecoGAN 在时间连续性上显着优于 ENet 和 DsOnly。本文提出的判别器网络的时间信息成功抑制了这些伪影。