分离潜变量自动编码器超分辨率网络 Separating latent automatic encoder super-resolution network. 简称：SLAESR
关于训练部分，请看仓库 github 仓库：https://github.com/One-sixth/SLAESR
这名字听着有点Cool，: )
设计原因和目的： 有一大堆128x128的动漫头像，要把他们的分辨率弄到512x512那里去，又不想使用waifu2x。 经过观察，这些头像信息量不高，我把他们下采样到64x64，看起来仍然很清晰。那么，把他们上采样到高分辨率时，只要让其边缘清晰，和颜色过渡平滑即可。所以使用自编码器。相比wdsr结构，占用显存应该会少很多。因为动漫头像没有复杂的纹理的，估计足够了。并且，自动编码器可以自动丢弃一些不重要的特征。也许可以主动去噪？ 受到 VQVAE 的结构启发。 不过后面发现，上采样动漫图像效果也不错。
模型差异： 模型1：使用 Deconv 2x2 作为上采样层，颜色对比度高，但是有微弱伪影，使用conv 1x1 或 conv 3x3 和 PixelShuffle 组合也有微弱伪影，不知为何。 模型2：使用 Conv 3x3 和 Bilinear Upsample 组合作为上采样层，终于没有那坑爹的伪影。但是色彩对比度较差。。 模型3：相比模型2，换成了 Nearest Upsample。然后，好的地方没啥区别，有的地方甚至更差。。。所以不公开了
训练： dataset: https://github.com/ANIME305/Anime-GAN-tensorflow#open-sourced-dataset loss: ssim & l1 train_resolution: 64x64 -> 128x128
训练方式是把图像用Area下采样到64x64，再由网络上采样到128x128 数据增强方式，RGB通道乱序，随机亮度。
model_1: 64->128 128->256, 仅测试，不进行训练。
model_2: 64->128 128->256, 仅测试，不进行训练。
模型1可观察到头发处有颜色断层 模型2则非常平滑
原图：
模型1： 模型2：
