LanceHang的博客

NRQM（Non-Reference Quality Metric）是一种非参考图像质量评价指标，用于自动评估图像的质量，而不需要参考图像（即原始或真实图像）。总的来说，NIMA 是一种基于深度学习的图像质量评价方法，它利用深度CNN模型从图像中提取特征，并能够输出图像的质量分数，使其成为自动化图像质量评估的有力工具。LPIPS 在计算机视觉和图像处理领域中被广泛应用，特别是在图像生成、超分辨率、图像风格迁移等任务中，用于评估生成的图像与原始图像之间的相似性和质量。

本文提出了一种方法，该方法使基于StyleGAN的图像恢复对退化水平的变化和不同退化的组成都具有鲁棒性。我们提出的方法依赖于一个保守的优化过程，逐步丰富的潜在空间，并完全避免正则化条款。使用一组超参数，我们获得了竞争力，甚至国家的最先进的结果，在几个具有挑战性的情况下相比，为每个任务/水平单独优化的基线。