如上图， 从 100x133pix→400x532pix，除了肉眼可见的清晰，拥有可以将分辨率提升400%的技术到底意味着什么？

它意味着：

• 老照片、老电影、动漫等画质可快速提升，分辨率自由调节
• 产业算法效果可以随着数据质量的提升大幅提高
• 在网络信号较差时，也能快速查看高清视频或图片
• 影像传输带宽与存储空间大幅压缩，传输成本也将大大减少

▲ 图片引用自公开数据集[1][2][3]

让世界变得更清晰的不是魔法，而是一项被称为超分辨率提升的技术（简称「超分」），能够将低分辨率的图像、视频，通过特征提取、特征融合、图像重建与上采样（Pix-Shuffle），恢复并补足丢失的信息，最终重建成高分辨率的图像、视频。

超分的实现路径有很多种，而峰值信噪比 PSNR32.53、结构相似度 SSIM0.9083 的视频超分算法 PP-MSVSR，以其卓越的性能达到业界 SOTA！

话不多说， 直接看 PP-MSVSR 在视频超分权威数据集上与其他算法性能（峰值性噪比、结构相似度）的对比图表：

如图所示，PP-MSVSR 提供了 1.45M 和 7.4M 两种参数量大小的模型，峰值信噪比与结构相似度均高于其他开源算法，同时还保持了参数量较小。也就是说，PP-MSVSR 在对分辨率提升效果达到最细腻的情况下，还保持体积小的优势，是真正意义上的高性能、低成本，并且 PP-MSVSR 还不限制输入视频的分辨率，支持分辨率一次提升400%，将超分自定义做到了极致，给大家无限想象空间。

PP-MSVSR 的源码与教程也已经开源至 PaddleGAN 项目，除了视频超分，PaddleGAN 中也提供业界领先的单张图片超分系列算法。

心动不如行动，赶紧 Star⭐收藏上手试试吧~

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md

下面，让我们详细来看看 PP-MSVSR 超分算法到底是如何解决实际问题的吧！

 1、将老电影从模糊变清晰，实现影像修复 

在文娱领域，如社交、新闻媒体、电商等行业，常常涉及到对于视频的增强与编辑，PP-MSVSR 的表现着实可圈可点。

 2、通过提升训练数据的清晰度，提升算法精度 

无论是目标检测、图像识别，还是图像分类、语义分割等 CV 相关任务，训练数据质量的好坏对于最终任务效果影响都极大。因此，开发者可尝试通过 PP-MSVSR 将任意分辨率下的视频数据提升至理想分辨率，实现下游的检测、识别、分割等任务的准确率有效提升。

▲ 图片引用自公开数据集[4][5]

 3、降低视频网络传输成本 在终端使用算法对分辨率进行恢复提升 

在这个对清晰度有着极致追求的时代，视频的存储与传输成本越来越高，比如，传输 4K 信号，一天的传输成本至少大几千元，要想给成本来个「大降低」，就必须从存储与传输下手。

在视频超分的助力下，视频云端存储空间可大幅降低，进一步降低视频 CDN 传输带宽，同时提高视频传输速度，也就意味着，在存储的空间、传输的成本大大下降的同时，视频传输的速度也得到显著提升！

PP-MSVSR 这么有用，他的使用复杂嘛？答案是：完全不！仅一行命令即可实现分辨率的提升！

▲ 图片引用自公开数据集[1]

除了 PP-MSVSR 详细、完整的实现代码、预训练模型及文档教程外，飞桨生成对抗网络开发套件 PaddleGAN 还提供了图像生成、唇形合成、人脸融合等丰富的前沿 GAN 相关能力与应用，还在等什么，赶紧 Star⭐上手试试吧！

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