prinTao的博客

Torch，起码是较老版本，没有原生支持可微分的透视变换。为了解决，可以尝试用Torch3D，或者其他3D Torch的库。这里给一个简单的实现。需要注意，非常老的torch不支持。

在这个影像无处不在的时代，我们总希望能看到更清晰、更生动的画面。无论是手机里珍藏的照片，还是在线观看的电影，图像质量的好坏，直接影响着我们的视觉体验。然而，很多时候，受限于设备条件、网络带宽或者存储空间，我们得到的往往是分辨率不那么高的图像。这时，就成了解决这个问题的“魔法”，它能把模糊的画面变得清晰可辨。在众多的超分辨率方法中，有一个听起来有点技术范儿，但实际上非常巧妙的技巧，那就是。它就像是图像处理领域里的一位“幕后英雄”，默默地将那些看似杂乱无章的信息，巧妙地重新组合成一幅细节更丰富的画面。

forward() 是执行该操作的代码。它可以需要 你想要多少个参数，其中一些是可选的，如果你 指定默认值。这里接受所有类型的 Python 对象。Tensor 跟踪历史记录的参数（即， requires_grad=True）将被转换为不跟踪历史记录的内容 在调用之前，它们的使用将被记录在图表中。请注意，这 逻辑不会遍历列表/字典/任何其他数据结构，只会 考虑作为调用的直接参数的张量。你可以 返回单个 Tensor 输出，或 tuple 张量（如果有多个输出）。