如上图， 从100x133pix→400x532pix，除了肉眼可见的清晰，拥有可以将分辨率提升400%的技术到底意味着什么？
它意味着：
老照片、老电影、动漫等画质可快速提升，分辨率自由调节
产业算法效果可以随着数据质量的提升大幅提高
在网络信号较差时，也能快速查看高清视频或图片
影像传输带宽与存储空间大幅压缩，传输成本也将大大减少
让世界变得更清晰的不是魔法，而是一项被称为超分辨率提升的技术（简称「超分」），能够将低分辨率的图像、视频，通过特征提取、特征融合、图像重建与上采样（Pix-Shuffle），恢复并补足丢失的信息，最终重建成高分辨率的图像、视频。
超分的实现路径有很多种，而峰值信噪比PSNR32.53、结构相似度SSIM0.9083的视频超分算法PP-MSVSR，以其卓越的性能达到业界SOTA。
话不多说， 直接看PP-MSVSR在视频超分权威数据集上与其他算法性能（峰值性噪比、结构相似度）的对比图表：
如图所示，PP-MSVSR提供了1.45M和7.4M两种参数量大小的模型，峰值信噪比与结构相似度均高于其他开源算法，同时还保持了参数量较小。也就是说，PP-MSVSR在对分辨率提升效果达到最细腻的情况下，还保持体积小的优势，是真正意义上的高性能、低成本。并且，PP-MSVSR还不限制输入视频的分辨率，支持分辨率一次提升400%，将超分自定义做到了极致，给大家无限想象空间~
PP-MSVSR的源码与教程也已经开源至PaddleGAN项目，除了视频超分，PaddleGAN中也提供业界领先的单张图片超分系列算法。
心动不如行动，赶紧上手试试吧~如果觉得不错欢迎Star⭐收藏支持我们！
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/blob/develop/README_cn.md
下面，让我们详细来看看PP-MSVSR超分算法到底是如何解决实际问题的吧！
将老电影从模糊变清晰
实现影像修复
在文娱领域，如社交、新闻媒体、电商等行业，常常涉及到对于视频的增强与编辑，PP-MSVSR的表现着实可圈可点。
通过提升训练数据的清晰度
提升算法精度
无论是目标检测、图像识别，还是图像分类、语义分割等CV相关任务，训练数据质量的好坏对于最终任务效果影响都极大。因此，开发者可尝试通过PP-MSVSR将任意分辨率下的视频数据提升至理想分辨率，实现下游的检测、识别、分割等任务的准确率有效提升。
降低视频网络传输成本
在终端使用算法对分辨率进行恢复提升
在这个对清晰度有着极致追求的时代，视频的存储与传输成本越来越高，比如，传输4K信号，一天的传输成本至少大几千元，要想给成本来个「大降低」，就必须从存储与传输下手。
在视频超分的助力下，视频云端存储空间可大幅降低，进一步降低视频CDN传输带宽，同时提高视频传输速度，也就意味着，在存储的空间、传输的成本大大下降的同时，视频传输的速度也得到显著提升。
PP-MSVSR这么有用，他的使用复杂嘛？答案是：完全不！仅一行命令即可实现分辨率的提升。
