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摘要
为缓解GAN自身存在的训练不稳定，增强图像超分辨率重建的效果，文中提出一种基于GAN逆映射的图像超分辨率重建算法。渐进式网络为总体架构增加模型的稳定性，通过逆映射金字塔充分学习低分辨人脸图像的语义特征，为StyleGAN进行准确的隐空间转换，半空间特征调制对图像进行增强。对所提算法进行实验验证，该算法在CelebA数据集上重建8倍后的图像峰值信噪比为27.18dB，相比SRGAN提高了2.44dB，模型的收敛速度也更快。实验结果表明，在利用GAN逆映射和渐进的方式进行图像超分辨率重建拥有较好的效果和更高的稳定性。
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