百年孤独百年的博客

该论文研究的问题是散焦去模糊，是图像恢复中经常需要做的一个任务，经常需要找对比图片。如果可以运行该论文，那么论文中可以增加一个对比图片。现在论文中大家都不用TensorFlow，不巧的是该论文原始代码是TF写的。我们并不是改为torch形式，而依然通过安装tf1.15的gpu版本。原始的代码我没法进行测试，改了半天放弃了，结合chatgpt写了一个单图片推理的代码，可以成功运行，但是依然需要大概8.6G的显存。

这篇博客详细介绍了如何使用 cleanfid 库计算 Fréchet Inception Distance (FID)，特别是利用 CLIP 模型 clip_vit_b_32 计算 FID 分数来评估生成图像的质量。内容涵盖了 FID 的概念和原理、cleanfid 库的安装与配置、从缓存中加载与手动加载模型的方法，以及解决可能遇到的依赖问题。通过这篇教程，可以掌握使用 cleanfid 库计算fid的完整流程，并能够解决服务器环境中遇到的联网与模型下载问题。

NAFNet论文是ECCV 2022的一篇文章，是计算机低级视觉-图像重建方面的工作，文章做的实验有图像去模糊、图像去噪、图像超分辨率等，实验效果非常棒，代码也写的非常好。本博文教你如何用该论文的代码做图像去模糊的推理。实际上代码的readme.md已经写的很清楚了，但是有些人github也上不去，也挺闹心。

图像生成是指使用计算机算法生成图像的过程。这些图像可以是真实的照片、绘画、3D渲染或者是完全想象的图像。图像生成技术涵盖了一系列算法，包括基于规则的方法、基于统计学的方法、深度学习等。

图像生成是指使用计算机算法生成图像的过程。这些图像可以是真实的照片、绘画、3D渲染或者是完全想象的图像。图像生成技术涵盖了一系列算法，包括基于规则的方法、基于统计学的方法、深度学习等。从技术角度看，图像生成是一种计算机图形学的应用，它可以模拟现实世界中的光照、材质、颜色等因素，生成具有逼真感的图像。同时，图像生成也可以通过设计合适的算法，生成各种风格的艺术图像，例如油画、水彩画、铅笔素描等。

图像去雨是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它指的是从受雨滴影响的图像中去除雨滴，以便获得更清晰的图像。本文将详细介绍图像去雨的意义、方法概述、常见去雨算法及其原理和评估指标。

图像去雾是一项重要的图像处理技术，可以提高图像的可见性和质量。在自动驾驶、航拍摄影、无人机等应用中，图像去雾技术也被广泛应用。本文将介绍图像去雾的定义、原理、方法和应用等方面的内容。

图像去雨技术是一种计算机视觉算法，用于消除图像中的雨滴噪声，恢复清晰的场景。这种技术在很多领域具有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶和图像编辑等。本文将详细介绍图像去雨技术的基本原理、常用方法和实现步骤。

Restormer详细的代码运行记录。

Restormer代码训练和测试运行记录。

非盲去模糊是一种通过对图像进行处理，去除由模糊引起的失真的方法。在图像处理中，模糊通常是由于图像在成像过程中受到了光学系统、传感器和运动模糊等因素的影响所产生的。这些因素会导致图像的细节信息受到破坏，从而影响图像的质量。非盲去模糊的主要思路是在已知模糊函数的情况下，对图像进行处理，从而恢复原始图像。

在本文中，我们介绍了图像去模糊的三种常见方法：均值滤波、高斯滤波和双边滤波。这些方法都是基于滤波器对图像像素进行加权平均来减小噪声和细节的。每种方法都有其优点和缺点，需要根据具体应用场景选择合适的方法。在实际应用中，可以通过调整滤波器的大小和参数来控制图像的平滑程度和细节保留程度。

图像去模糊是一种图像处理技术，旨在恢复模糊或失真的图像的清晰度。在许多情况下，图像可能因为摄像机或手持设备的移动而变得模糊，这可能会影响到图像的质量和可读性。图像去模糊技术可以通过对图像进行复原或恢复来消除模糊效应，从而提高图像的质量和可读性。

图像去噪是指在图像中移除噪声，以使其更加清晰。在本教程中，我们将深入介绍图像去噪的基本原理、常见噪声类型，以及几种常用的去噪方法，包括传统的滤波方法和深度学习方法。

图像超分辨率（Image Super-Resolution，简称SR）是一种通过使用计算机算法提高图像分辨率的技术，即从低分辨率的图像中生成高分辨率的图像。图像SR可以在许多领域得到应用，例如计算机视觉、医学成像、遥感等。