ESRGAN+ : FURTHER IMPROVING ENHANCED SUPER-RESOLUTION GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

• https://arxiv.org/abs/2001.08073

• https://github.com/ncarraz/ESRGANplus

• Contributions

  • ESRGAN(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network)의 기본 블록인 Dense block 내에 추가적인 residual connection 을 추가하여 모델의 capacity 를 증가
  • StyleGAN에서 도입된 noise map 방식을 super-resolution에 도입하여 stochastic detail을 구현

• Limitations

  • Noise Input은 이미지에 따라 안 좋은 결과를 보이기도 함 (ex. 빌딩 이미지에서 stochastic detail은 오히려 안 좋았음)

• Thoughts

  • StyleGAN에서 latent code와 구별되어서 noise input이 stochastic detail 에서 매우 중요한 역할을 하는데 super resolution에서도 적용하여 더 발전시켜볼 가치가 있을 것 같습니다.