# 24图受控2倍重建：从这里开始

这是2026-10-15已完成的一次本机真实比较，含24张新增照片、48组模型记录、24组bicubic基线和两项独立复核。24图按六组定向选择，并非代表性总体；来源只有FLABS一个。本页不创建正式排名、综合分或真人/生产验收。

原README.md是模型输出前冻结的历史文档，因此仍有“准备中”措辞；为保持原53文件manifest可核对，未改其原字节。当前真实结果见runs/run-1/results.json及verification.json、baseline-verification.json。

## 本次结果

FSRCNN平均PSNR31.869863dB、灰度SSIM0.895124；ESPCN为31.776584dB、0.894036。FSRCNN逐图PSNR21/24、SSIM15/24较高。ESPCN在24图的推理中位耗时均更低；两模型逐图中位耗时的中位数分别56.218ms和51.585ms。SSIM配对差中位数的重采样区间跨0；只描述这组样本，不推断总体、视觉更好或生产适用。采用前应逐图检查。

## 复现

1. 使用Python3.12（本次3.12.13），在你自己的虚拟环境安装requirements.txt所列固定版本。
2. 按weights.json原始URL另行取得FSRCNN_x2.pb、ESPCN_x2.pb；本包不含权重，也不自动下载。核对大小与SHA256，使用许可按原仓库核查。
3. 在解压目录运行：`python reproduce.py --weights <本地权重目录>`。它保留原run-1，把新结果写入runs/reproduction-1；若已存在请通过--output指定新的包内相对目录。
4. 程序依次运行真实CPU推理、模型输出指标独立复算、bicubic像素/指标复核。输入与权重哈希会核对；依赖版本不同应另立协议，不覆盖本协议。

每图每模型预热一次、计时三次，共48次预热和144次计时推理。CPU/OpenCV单线程，计时排除装载、转换、指标和写盘。另有模型装载耗时原始记录，不能把热推理时间当作完整工作流时延。机器、背景负载与软件环境会影响时间；本次本机复现不等于独立机器或发布者重复验证。

## 文件及许可

inputs含48PNG，runs/run-1/outputs含72PNG；attributions.json、ATTRIBUTION.md及licenses逐样本对应五张派生PNG的许可、来源、作者/credit、变更和哈希。CC BY-SA派生图按原始相同许可版本分享；CC BY沿用同版本，CC0仍保留出处。博物馆Artist可能是器物制作者，未推定摄影者。版权许可不代表其他权利清空。

protocol.json、input-manifest.json、原README.md、benchmark-v1.py、verify-metrics-v1.py和48输入是原53文件冻结；results/verification/baseline-verification保留真实原字节。run-summary.json与scientific-audit-summary.json是白名单提取的sanitized summary，并绑定内部原证明SHA256，不能冒称完整原证明公开。未打包运行账户环境、内部路径、私有图、原launcher或权重。

复现包内replay-manifest.json列出各成员哈希（不包含其自身）；网站download-checksums.json给出完整复现ZIP的哈希。没有付费模型API调用；复现程序只读取本地权重和文件。