基于双层时序约束的视频超分辨率模型训练方法及系统

本申请提供一种基于双层时序约束的视频超分辨率模型训练方法及系统，方法包括按照时间顺序从训练数据集中提取低清视频片段及高清真值片段；将低清视频片段输入生成网络，输出视频复原片段；对高清真值片段和视频复原片段进行帧际差分校准，获取校准信号；对高清真值片段和视频复原片段进行跨段统计对齐，获取对齐信号；根据动态调整的权重对生成网络的基础损失、校准信号和对齐信号进行加权求和，得到损失反馈信号；将损失反馈信号输入生成网络的反向传播链路，驱动生成网络的参数进行反向更新，使生成网络收敛至稳定解，以完成生成网络的训练。本申请能在不改变推理期结构与计算图的前提下提升生成式视频超分辨率模型在长时间跨度上的稳定性。