Super-resolution

Super-resolution (SR, супер-разрешение) — общий термин для задачи и набора технологий увеличения разрешения изображения с восстановлением деталей. Объединяет классические алгоритмы (bicubic, Lanczos), GAN-апскейлеры (Real-ESRGAN) и диффузионные модели (SeedVR2, PASD). Синоним русскоязычного апскейл.

Виды super-resolution

• SISR (Single Image Super-Resolution): апскейл одного изображения. Самая частая задача
• VSR (Video Super-Resolution): апскейл видео с учётом временной согласованности кадров
• Multi-Frame SR: использует несколько кадров одного объекта (как в смартфонах с пиксель-шифтом)
• Reference-based SR: использует похожее эталонное изображение как референс
• Blind SR: апскейл без знания типа деградации (real-world сценарий)

Метрики оценки super-resolution

• PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio): классическая метрика, сравнение по пикселям. Высокий PSNR не всегда = красиво выглядит
• SSIM (Structural Similarity): учитывает структуру изображения, лучше коррелирует с восприятием
• LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity): метрика на основе VGG features, лучшая для perceptual quality
• FID (Fréchet Inception Distance): похожесть распределения с реальными HR-изображениями
• F-LPIPS: учитывает только foreground для портретных фото

Эволюция технологий SR

1. Bicubic / Lanczos (классика): математическая интерполяция. LPIPS ~0.30
2. SRCNN (2014): первая CNN для SR. LPIPS ~0.25
3. ESRGAN (2018): GAN-обучение. LPIPS ~0.20
4. Real-ESRGAN (2021): real-world training. LPIPS ~0.18
5. SwinIR (2021): Transformer-based. LPIPS ~0.16
6. StableSR (2023): первый диффузионный SR. LPIPS ~0.12
7. SeedVR2 (2026): one-step diffusion SR. LPIPS ~0.09

Кратность апскейла

• 2x: умеренное увеличение, лучший баланс качества. Размер файла растёт в 4 раза
• 4x: стандарт. Размер файла растёт в 16 раз. Этого достаточно для печати A3 из 1080p
• 8x: предел практичности. Начинаются галлюцинации
• >8x: только через несколько проходов, качество сильно падает

SR vs другие операции

• SR vs Sharpening: SR создаёт новые пиксели и детали, sharpening только увеличивает контраст границ
• SR vs Denoising: SR может включать denoising как побочный эффект, но это разные задачи
• SR vs Face Restoration: SR работает с любым контентом, face restoration (PMRF) специализирован на лицах

Применение в Panda AI

Super-resolution доступен через инструмент апскейла на базе SeedVR2. Цены:

• 2x: 30 коп./фото
• 4x: 50 коп./фото
• 4x + face enhance: 1 ₽/фото
• 8x: 2 ₽/фото

FAQ — super-resolution

SR это то же самое, что апскейл?

Да, это синонимы. «Super-resolution» — академический термин, «апскейл» — народный/индустриальный. Подробнее в термине апскейл фото.

Можно ли увеличить фото без потери качества?

Через AI-SR — можно увеличить с улучшением качества по сравнению с bicubic. Но абсолютное «без потери» возможно только через multi-frame SR, который требует несколько кадров одного объекта.

SR работает с текстом и числами?

С трудом. Маленький текст и таблицы — самая сложная задача для SR. Лучше использовать OCR + повторный рендеринг, чем апскейл оригинала.