一种基于隐式空间的图像超分辨率算法 PULSE

图像超分辨率义务的基本目的就是把一张低分辨率的图像超分红其对应的高分辨率图像。无论是基于PNSR还是GAN的监视学习方法，或多或少都会用到pixel-wise误差损失函数，而这往往会造成生成的图像比拟平滑，一些细节效果不是很好。于是作者换了一个思绪：**以往的方法都是从LR，逐渐复原和生成HR；假设能找到一个高分辨率图像HR的Manifold，并从该Manifold中搜索到一张高分辨率的图像使其下采样能复原到LR，那么搜索到的那张图像就是LR超分辨率后的结果。**所以本篇文章关键处置了以下的两个疑问：