Python利用GAN技术进行低分辨率人脸修复的超分辨率系统

简介：
本项目研发了一套基于Python的深度学习系统，运用生成对抗网络（GAN）技术提升低分辨率人脸图像的质量，实现高精度的人脸超分辨率重建。 基于生成对抗网络（GAN）的低分辨率人脸修复超分辨率系统主要目标是数据生成。该系统的模型由一对神经网络构成：一个“生成器”(Generator) 和一个“判别器”(Discriminator)。 DCGAN 是首个在LSUN和CelebA 数据集上实现图像生成的技术，它使用卷积神经网络进行特征提取，并采用反卷积网络放大生成的图像。LSGAN 通过优化目标函数，利用最小二乘损失、Wasserstein 距离等方法代替了交叉熵损失，解决了 GAN 训练不稳定、模型难以收敛以及生成图像多样性差的问题。 BigGAN 等模型则借助多种网络优化策略和强大的计算能力，在参数量庞大的情况下能够产生清晰且人眼难以辨识的自然图像。CycleGAN 则将 GAN 应用于图像风格迁移等领域。