Real-ESRGAN 上线模力方舟：一键图像增强，让旧照焕发高清新生

摘要：模力方舟现已上线图像超分模型Real-ESRGAN，访问以下链接即可在线体验：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=Real-ESRGAN

模力方舟现已上线图像超分模型Real-ESRGAN，访问以下链接即可在线体验：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=Real-ESRGAN

在高清需求越来越普遍的今天，无论是图像修复、视频增强，还是 AIGC 内容后处理，超分辨率（Super-Resolution, SR）都扮演着关键角色。尤其是对低清模糊图像的「起死回生」，不仅仅是「放大四倍」那么简单，更是保真重建细节的挑战。

而模力方舟近期上线的 Real-ESRGAN（Real-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network）正是为此而生。

Real-ESRGAN在多个真实图像场景（包括老照片、低清截图、压缩图像）上表现稳定，不仅清晰度提升明显，还能保留图像原有的光照、边缘过渡与纹理特征，避免传统超分常见的「油画化」、「塑料感」问题。

原照片

修复后照片

原视频截图

增强后效果

原动画截图

增强后效果

传统的超分模型（如SRGAN、ESRGAN）虽在公开数据集上表现出色，但面对真实场景下的老照片、压缩图、噪声图像时，往往力不从心：放大后失真、伪影严重，细节缺失。

这背后的关键问题在于：训练数据与真实世界图像之间存在「域差」。

Real-ESRGAN针对这一问题，提出「更真实、更鲁棒」的训练思路，通过真实图像的合成退化与对抗式训练机制，显著提升了模型在未知退化条件下的泛化能力。

退化建模改进：引入更复杂、接近真实场景的退化流程（模糊 + 下采样 + 噪声 + JPEG 压缩），使得训练图像更接近真实图像退化过程。生成器优化：在 ESRGAN 的 RRDB 结构基础上，加入对高频细节更敏感的设计，并优化了残差块连接方式。对抗判别器升级：使用 U-Net 判别器提升纹理一致性和局部对抗感知能力，使输出图像更加自然、细腻。

访问下面的链接，来模力方舟体验Real-ESRGAN：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=Real-ESRGAN

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