基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率实战：从SRGAN到ESRGAN

图像超分辨率（Image Super-Resolution）是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术，广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络（GAN）是图像超分辨率的经典方法，而增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例，展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率，并提供详细的代码实现。

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案例背景

我们选择对低分辨率图像进行超分辨率重建作为案例，目标是生成高分辨率图像。

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代码实现

1. 环境准备

首先，安装所需的Python库：

pip install torch torchvision numpy matplotlib

2. 数据准备

加载低分辨率图像数据集并进行预处理：

import torch