TensorFlow实现动漫图像超分辨率

动漫风格图的超分辨率，还是用VGG 风格的网络更稳。用的是TensorFlow，整体结构挺清爽，训练流程也顺。源码都放在src目录，训练数据走的是data，你只要往data/originals里丢原图，跑下make_noisefree_data，就能自动切图、分类搞定训练集、验证集和测试集。

模型训练完会存在checkpoints里，继续训练或微调都方便。网络是 VGG 味儿的，结构比较浅，响应快，适合初学也适合试验。想跑点自己收藏的老图？直接扔进去，看效果还蛮惊喜。

想了解更多相关方法？这里有些资料你可以看看：

• 超分辨率单幅图像重建，讲得比较基础，入门友好
• CVPR 图像超分论文，看看前沿也不错
• SRCNN 算法，对比一下传统卷积方案
• 分辨率低的图片无损放大，实用角度出发讲的

如果你也喜欢自己捣鼓点AI 修图的活，或者想在前端做个小工具调图清晰度，这套源码可以先拿来练练手，蛮合适的。记得数据要选高质量的无损图，不然放大也会糊。