最近打算改造下tachiyomi的图像加载，准备研究下超分辨率，改良一下缩放算法

srcnn

直接用的https://github.com/tegg89/SRCNN-Tensorflow，不过这个库貌似直接把所有图像一次全加载到内存了，所以我就少放了几张图

先测试下srcnn，貌似是最古老的，也比较好理解。最新（2019）的貌似是小米的那个算法

标记一下，预计这周训练能够抢能结束o.o

记录下中间过程，训练一个下午（看视频+午觉）的时间，生成的图像还是不太能看的

现在这个明显发暗，而且高频噪声好多。虽然比插值好些，但是差的有点多（训练一下午，收敛的好慢，要是不如插值直接删代码～～）不过可以通过曲线调节下

迭代400次

迭代700次，效果明显好很多，不过由于夜间模式，手动调色可能有偏差

看来默认迭代15000次是有道理的

目标

下面这个是目标（waifu2x,我直接用的bigjpg.com的结果）（测试完srcnn,准备转到这个算法上来）