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| 1 |
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# Real-ESRGAN
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+
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| 3 |
+
| **Modelo** | **Total Iters** | **Melhor Iteração** | **Duração Total** | **Status de Aprendizado** |
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| 4 |
+
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| 5 |
+
| **Real-ESRNet x4** | 1.000.000 | **824.800** | 5d 20h 21m | ✅ Estável (Fim do aprendizado) |
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| 6 |
+
| **Real-ESRGAN x4** | 400.000 | **260.900** | ~3,5 dias | 🔄 Dinâmica GAN (Estável) |
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| 7 |
+
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| 8 |
+
| **Modelo / Fase** | **Tempo Médio por Epoch** | **Tempo por Iteração** |
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| 9 |
+
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| 10 |
+
| **Real-ESRNet x4** | **~13.7 min** | 0.500s |
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| 11 |
+
| **Real-ESRGAN x4 (Part 1)** | **~23.4 min** | 0.810s |
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| 12 |
+
| **Real-ESRGAN x4 (Part 2)** | **~22.7 min** | 0.822s |
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| 13 |
+
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| 14 |
+
### **1. Real-ESRNet x4**
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+
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- **Aprendizado**: Comportamento exemplar. A perda mínima ocorreu tarde (824k), indicando que o modelo continuou refinando detalhes por muito tempo antes de saturar.
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- **Veredito**: Este checkpoint de 800k+ é o seu melhor modelo para fidelidade matemática (PSNR/SSIM).
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+
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| 19 |
+
### **2. Real-ESRGAN x4**
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+
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| 21 |
+
- **Convergência**: A menor perda de pixel foi alcançada em 260k iterações. Após isso, a perda de pixel subiu ligeiramente enquanto as perdas Perceptual e GAN oscilaram.
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- **Veredito**: Isso indica que após 260k, o Discriminador começou a exigir mais "realismo" do Gerador, o que muitas vezes piora a métrica de pixel pura (L1) mas melhora a textura visual subjetiva.
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