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一、摘要

循环结构是视频超分辨率任务中一种普遍使用的框架，它通过隐状态对帧之间的时间依赖进行建模。当应用于具有未知和复杂退化的现实场景时，隐含状态往往包含不愉快的伪影，并将其传播到恢复的帧中。在这种情况下，我们的分析表明，当隐状态被更干净的对应物替代时，这些伪影可以大大减轻。基于这些观察，我们提出了一种隐状态注意力（HSA）模块，以减轻真实世界视频超分辨率中的伪影。具体而言，我们首先采用各种廉价滤波器来生成一个隐状态池（pool）。例如，高斯模糊滤波器用于平滑伪影，而锐化滤波器用于增强细节。为了汇聚一个包含较少伪影的新隐状态，我们设计了一种选择性交叉注意力（SCA）模块，在该模块中，输入特征与每个隐状态之间的注意力被计算。配备HSA，我们提出的方法，即FastRealVSR，能够实现2倍的速度提升，同时获得比Real-BasicVSR更好的表现。代码将会在 https://github.com/TencentARC/FastRealVSR 上提供。
更多RealWolrd VSR整理在https://github.com/qianx77/Video_Super_Resolution_Ref

二、Method

2.1 现象（问题）–对应文中隐状态的分析（Analysis of Hidden State）

(1) 隐状态在循环方法中传播伪影。
隐状态在单项循环结构中有两个目的，一个是参与当前帧的重建，另外一个是将当前帧的信息传递到下一帧。
存在一个矛盾的关系：
如果使用了上一帧的隐状态，而上一帧没有恢复好，存在伪影，实际上这些伪影信息会通过隐状态传递到当前帧，放大这种异常，如图第一行和第三行，
如果抛弃了上一帧的因状态，那么会造成细节和边缘的丢失。

（2）将GAN模型中的隐状态替换为MSE模型中对应的隐状态可以减轻伪影。
具体的操作如下，在同一段视频序列中推理MSE模型和GAN模型，然后存下每一个隐状态，最后组成一个组合模型（combine model），
这个模型的隐状态有MSE模型提供，backbone是GAN模型。
作者发现通过这种操作可以减轻整体的伪影（图4(a)），但是同时也会造成一些细节的丢失(图4(b))，所以作者觉得还是需要在GAN的隐状态直接操作比较好，让它既有平滑的部分，又能保留细节。

2.2 怎么解决 --对应文中Framework

提出了一种隐状态注意力（HSA）模块，以直接操控隐状态并减轻伪影。图6中展示了一个概览。

2.2.1 整体流程：

1、几个ResBlock提取浅层特征

2、使用SpyNet计算光流，上一帧隐状态warp到当前帧，使用concat拼接当前帧浅层特征，并通过几个ResBlock提取深层特征

3、将深层特征送入上采样模块UP，然后加上原始图像的bilinear上采样结果

4、特殊点： 这篇论文针对上一帧的隐藏状态做了特殊处理，经过了HSA模块

2.2.2 HSA模块怎么工作？

2.2.2.1 隐藏状态池

隐藏状态池是一个容器，包含多个模糊和清晰版本（blurry and sharp version），其实就是使用多个固定卷积核的卷积获得相应版本的状态。

例如公式5是一个模糊版本的k是一个模糊核，通过卷积，处理后的隐藏状态就会减少伪影
公式6是一个锐化版本，通过原始状态-模糊状态的残差再加上原始状态，获得锐化版本，原理和USM其实是一样的。

2.2.2.2 选择性交叉注意力

已经或许多个版本的隐藏状态了，怎么选择？使用交叉注意力
通过图2可以发现，仅仅使用当前帧的特征其实是可以去除伪影的，这个时候当前帧的特征和上一帧的问题状态（state）其实是有很大的距离的。
那么整体的目标就是让模型能够区分这些不同的状态，让有伪影的部分使用当前帧特征，让没有伪影的特征和当前特征融合，突出细节，所以使用了交叉注意力。
具体操作： 卷积提取当前帧特征作为Q，卷积提取上一帧状态的多个K和V，softmax得到最后结果

三、实验设置

3.1 数据

GT采用REDS，LQ类似RealBasicVSR，尺寸64*64
序列长度和RealBasicVSR也一样，15帧+flip，

3.2 训练设置

1、训练没有HSA的单项循环网络 Unidirectional Recurrent Network (URN) 300k次，仅使用L1 loss
2、原有基础加上HSA模块，训练70k L1 loss, perceptual loss 、 GAN loss
3、采用Real-ESRGAN相同的鉴别器
4、隐状态池采用3个模糊滤波器和2个锐化滤波器

总结贡献

1、分析时序伪影的来源
2、使用HSA模块来减少伪影