Проект направлен на создание собственной модели для апскейлинга изображений, чтобы избежать использования платных облачных сервисов при работе с личными архивами. Разработчики стремятся автоматизировать реставрацию старых фото, сохраняя их аутентичность и избегая избыточной резкости или некорректной обработки дефектов пленки.
Задача сформулирована как обучение с учителем для преобразования изображений. На вход подаются снимки низкого разрешения с наложенным синтетическим шумом, имитирующим дефекты старых пленок или цифровых сенсоров. Модель должна генерировать изображение высокого разрешения, размер которого в два раза превышает исходный.
Для обучения используется комбинированная функция потерь. Она включает L1 для обеспечения попиксельной точности и perceptual loss, основанный на признаках предобученной сети VGG, для сохранения визуального качества. Такой подход позволяет контролировать архитектуру модели и веса, что недоступно при использовании закрытых API.
