超分(Super-Resolution, SR )

知乎有一篇帖子总结了几篇超分的论文，写的很好：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25532538?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
下面针对上面没有提到的论文进行补充：

6. PROGRESSIVE GROWING OF GANS FOR IMPROVED QUALITY, STABILITY, AND VARIATION

论文：https://arxiv.org/abs/1710.10196 [PGGAN]
代码：https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
第三方pytorch实现：
https://github.com/nashory/pggan-pytorch
https://github.com/github-pengge/PyTorch-progressive_growing_of_gans

Motivation：

GAN在做SR时，放大个4倍还行，一旦放大倍数高了，想生成高分图像如从随机高斯分布的512维随机变量生成 1024*1024高分的图像，就会导致生成高分图像不稳定（对抗不起来）。于是作者提出步进的生成图像，也就是一布不行就慢慢来。
具体内容参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/33710326
我们这里只对上述链接中没有提到的部分做补充：
除了PGGAN网络外，作者还提出了很多trick：

INCREASING VARIATION USING MINIBATCH STANDARD DEVIATION

干啥的？对于分辨率variation问题，不仅需要对单张图像操作，还有对一个minibatch中的所有图像操作才能生成更好的效果。
以前怎么做？在一个minibatch中，为每个样本生成一个离散的统计数据，concat到(该样本的)输出上
我们怎么做？首先计算每个特征在每个空间位置上的标准差。然后我们对所有特征和空间位置的这些估计进行平均，得到一个单独的值。我们复制该值，并将其连接到所有空间位置和minibatch上，生成一个额外的(不变的)特征映射。这一层可以插在鉴别器的任何地方，但插在最后面的效果最好。
得到了什么？生成数据的分布和训练数据更一致了，鉴别器见到了更多的图像，模式崩溃得到了很好的缓和。

EQUALIZED LEARNING RATE

干啥的？其实对同一层的参数而言（如一个卷积层的滤波器里的所有参数），它们变化范围是不同的，设置的学习率对有些参数合适，而对有些偏大，对另一些又偏小
怎么办？全部归一化到相同的变化范围不就行了，也就是
效果？收敛地更好，更快

PIXELWISE FEATURE VECTOR NORMALIZATION IN GENERATOR

干啥的？生成器和鉴别器之间存在不良竞争
怎么办？生成器中做如下操作：
效果？避免了不良竞争

新评价指标

MS-SSIM为啥不行？ MS-SSIM能可靠发现大规模模式崩溃，但不能有效反映较小的影响，如颜色或纹理的变化损失的差异，也不直接评估训练集相似的图像的质量。具体如下图：

ab效果很差，而MS-SSIM却了很高的分，而作者的指标就更合适。
作者啥指标？有啥要求？作者提出要基于图像的局部（不是整体），局部要和原始训练图像接近，而对于具体的指标其实就是多个尺度上基于局部块之间的W距离。

效果很好，就是费卡，官方code指出8卡还得训练两天，谁让人家英伟达的呢。