网易互娱ai lab荣获国际视觉大赛两项冠军，助力游戏贴图资源自动升级丨艾肯家电网-抢庄牛牛游戏免费版

近日，图像修复规模最具影响力的国际顶级赛事——new trends in image restoration and enhancement(ntire)结因出炉，网易互娱ai lab包揽了高动态领域成像(hdr)任务全副2项冠军。ntire比力每年举行一次，目前已是第七届，次要聚焦图像修复和加强技术，代表相关规模的趋势和展开，吸引了寡多来自家产界、学术界的关注者和参赛者，有着很是大的影响力。今年ntire比力正在计较机视觉规模的顶级集会cvpr 2022(computer vision and pattern recognition)上举行。

高动态领域成像(hdr)任务的赛道1和赛道2划分有197个部队、168个部队报名加入，此中家产界的部队蕴含：腾讯、旷视、小米、快手、京东方、tetras ai等，学术界的部队蕴含：清华大学、中科院、中国科学技术大学、上海交通大学、中山大学、爱丁堡大学、帝国理工、阿德莱德大学、新南威尔士大学、南丹麦大学等。网易互娱ai lab从寡多的强队中怀才不逢，一举斩获该任务的全副2项冠军。那是网易互娱ai lab夺得多项国际冠军后，再次登顶国际ai比赛，展现了网易互娱ai lab正在人工智能规模的综折真力。

高动态领域成像(hdr)任务是从存正在噪声、过爆/欠曝区域等的多帧输入图像中，规复一张hdr图像。那次比力的目的是摸索高效的hdr模型和技术方案，以抵达真用化的运用需求。总计有共两个赛道：(1)保实度赛道：正在限定模型的计较质(小于200g gmacs)的根原上，尽可能得到更高的保实度，评估目标是psnr-μ；(2)低复纯度赛道：正在赶过基线模型目标(psnr-μ取psnr)的根原上，尽可能得到更低的计较质和更少的耗时，评估目标是gmacs。

由于任务的两个赛道均要求训练高效的hdr模型，网易互娱ai lab团队仰仗以往对low-level视觉任务和轻质化网络设想的经历积攒，正在基线模型的根原上，提出了一个efficient hdr网络，蕴含高效的多帧对齐和特征提与模块两个模块，同时劣化了模型的训练办法。

(1)正在多帧对齐模块，给取pixel unshuffle收配正在删大感应野的同时减少了特征图的大小，大幅减少了后续的计较质。同时，给取深度可分袂卷积代替对齐模块中的普通卷积，大幅进步运算效率。

(2)正在特征提与模块，给取深度可分袂卷积代替普通卷积，silu激活函数代替relu，设想了一个高效残差特征蒸馏模块(efficient rfdb)。此外，摸索了网络深度取通道数目之间的干系，正在限定计较质基层数更深且通道数少的特征提与网络，可以与得更高的评估目标。

(3)正在训练办法上，正在常规的128x128图片输入l1 loss训练后，给取了256x256更大尺寸输入 l2 loss停行训练调劣。最后，运用基于swinir搭建的transformer模型做为teacher模型，对前述cnn模型停行蒸馏，联结cnn和transformer各自的劣势进一步提升模型成效。

赛道1中，网易互娱ai lab(along)提出的办法正在psnr-μ和psnr上均是第一。如表1所示，次要评估目标psnr-μ比第二名逾越凌驾了0.172，而第二到第四的psnr-μ差距仅为0.089，相比第五名之后的部队更是拉开了0.45以上的差距。

赛道2中，网易互娱ai lab(along)提出的办法得到了最低的计较质(gmacs)和起码的参数质(param)。如表2所示，正在赶过基线办法psnr和psnr-μ的根原上，减少了约40倍的计较质。相比第二名和第三名有较大当先，仅运用了约一半的计较质。

此前，网易互娱ai lab曾经将比力中相关技术的使用于游戏贴图资源晋级中，真现对游戏贴图、ui等资源的精度和细节的提升，目前已使用于多个游戏名目当中，为美术勤俭了大质制唱光阳。另外，网易互娱ai lab研发了一套智能的游戏贴图资源晋级工具——ipixel，用户输入一张待办理的贴图资源，即可以针对性的对图片停行无损放大和加强，ipixel还可以打消噪点并规复图像中的细节，让图片看起来愈加明晰。同时，该工具所供给自界说全图和部分办理罪能，可以更好的协助运用者劣化细节，以满足差异贴图差异程度的劣化需求。

网易互娱ai lab创建于2017年，隶属于网易互动娱乐事业群，是游戏止业当先的人工智能实验室。目前所研发的技术已使用于网易互娱旗下多款热门游戏，如《梦幻西游》、《哈利波特—魔法觉悟》、《阳阴师》、《鬼话西游》、《荒野动做》、《明日之后》等等。