这是一个FSRCNNX 的变体网络，专门用于图像/动漫放大（2倍上采样），代码以 GLSL 着色器形式实现。下面我来解析它的网络结构：整体架构概览输入图像 (LUMA) ↓ 特征提取层 (Feature Extraction) ↓ 4个特征图 (FEATURE1~4) ↓ 映射网络层 1 (Mapping 1_1 ~ 1_4) ↓ 4个中间特征 (MODEL21~24) ↓ 映射网络层 2 (Mapping 2_1 ~ 2_4) ↓ 4个中间特征 (MODEL1~4) ↓ 映射网络层 3 (Mapping 3_1 ~ 3_4) ↓ 4个中间特征 (MODEL21~24) [复用名称，但这是新层] ↓ 映射网络层 4 (Mapping 4_1 ~ 4_4) ↓ 4个中间特征 (MODEL1~4) [复用名称] ↓ 残差组合层 (Sub-band Residuals 1~4) ↓ 4个残差特征 (RES1~4) ↓ 子像素卷积层 (Sub-pixel Convolution 1) ↓ 像素重组层 (Aggregation) ↓ 输出 2x 放大图像逐层解析1. 特征提取层（4个卷积层）输入：原始 LUMA 亮度通道卷积核：
FSRCNNX网络解析
发布时间：2026/5/21 1:30:14
这是一个FSRCNNX 的变体网络，专门用于图像/动漫放大（2倍上采样），代码以 GLSL 着色器形式实现。下面我来解析它的网络结构：整体架构概览输入图像 (LUMA) ↓ 特征提取层 (Feature Extraction) ↓ 4个特征图 (FEATURE1~4) ↓ 映射网络层 1 (Mapping 1_1 ~ 1_4) ↓ 4个中间特征 (MODEL21~24) ↓ 映射网络层 2 (Mapping 2_1 ~ 2_4) ↓ 4个中间特征 (MODEL1~4) ↓ 映射网络层 3 (Mapping 3_1 ~ 3_4) ↓ 4个中间特征 (MODEL21~24) [复用名称，但这是新层] ↓ 映射网络层 4 (Mapping 4_1 ~ 4_4) ↓ 4个中间特征 (MODEL1~4) [复用名称] ↓ 残差组合层 (Sub-band Residuals 1~4) ↓ 4个残差特征 (RES1~4) ↓ 子像素卷积层 (Sub-pixel Convolution 1) ↓ 像素重组层 (Aggregation) ↓ 输出 2x 放大图像逐层解析1. 特征提取层（4个卷积层）输入：原始 LUMA 亮度通道卷积核：
