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摘要
人脸超分辨率重建的需求愈发强烈，针对现有方法在恢复图像时高频信息丢失严重导致平滑，同时伴随着伪影的问题，提出了融合高频滤波和伪影损失的重建方法。该方法能够获取人脸高频信息，在不影响细节纹理的情况下去除伪影，以生成对抗网络模型为框架，引入自适应残差结构以减少计算成本，使用Ranger优化器来缓解训练的不稳定。实验中，使用不同缩放因子，该方法相较于其他方法拥有更高的PSNR值和SSIM值。2倍、4倍、8倍缩放时在CelebAMask-HQ数据集上的PSNR值分别为37.88 dB、32.50 dB、29.51 dB,同时模型收敛速度较快，表明该方法的高效性与稳定性。
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