Midjourney 作焦点目标之一是生成高质量、高分辨率且细节丰富的图像。为了实现这一目标，Midjourney 接纳了超分辨率（Super-Resolution）和细节增强（Detail Enhancement）技术。本文将深入探讨 Midjourney 的超分辨率与细节增强模块，包括生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、图像滤波（Image Filtering）和风格迁移（Style Transfer）等技术。
一、超分辨率技术
1.1 超分辨率概述
超分辨率技术旨在将低分辨率图像转换为高分辨率图像，同时尽可能生存或恢复图像的细节和清晰度。Midjourney 接纳基于深度学习的超分辨率方法，特殊是生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）。
1.2 生成对抗网络（GAN）用于超分辨率
GAN 是一种强盛的生成模型，由生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）构成。Midjourney 可能接纳
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