FBCNN

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JPEG压缩产生的块效应和振铃伪影是图像处理中常见的问题，尤其当原始压缩质量参数未知时，去除难度会明显上升。FBCNN是ICCV 2021的官方实现，它不需要预先知道质量因子就能直接处理JPEG图像中的块状失真和振铃，对于多次压缩或参数丢失的图像同样有效。该模型还专门应对了双重JPEG压缩的情况，无论两次压缩是否对齐，都能比传统去块方法表现更好。仓库中提供了预训练模型和Gradio交互演示，你可以先用自己手里的照片快速验证效果，再决定是否接入现有流程。对于需要在分析或复原前清理图像数据的团队来说，这种盲设计的实际价值在于免去了针对不同来源逐一调节参数的麻烦。