ESRGAN

（からの説明）Enhanced Super Resolution Generative Adverserial Network（ESRGAN）は、単一画像の超解像度中に現実的なテクスチャを生成できるアップスケーリング手法です。基本的には、生成的な有害なネットワークを使用して小さな画像を更新する機械学習手法です。複数のパスでそれを行うことにより、通常、SRCNNやSRGANなどの方法よりも忠実な画像を生成します。実際、ESRGANはSRGANに基づいています。2つの違いは、ESRGANがSRGANのネットワークアーキテクチャ、敵対的損失、知覚的損失を改善することです。さらに、ESRGANは、バッチ正規化レイヤーなしの残余密密ブロック（RRDB）を使用したより深いモデルを採用し、バニラGANの代わりに相対論的平均GANを使用します。