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GoogleBrain最新技术:还原马赛克成清晰图像!

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时间:2020-06-07
GoogleBrain最新技术:还原马赛克成清晰图像!

在看不少片子的时候,往往在一些敏感部位打上了马赛克,固然呈现了朦胧美,但部分观众依然希望变得更加清晰。现在,Google Brain 在提升图片解析度方面取得了突破进展。他们已经成功将 8*8网格的像素马赛克转换成为肉眼可辨识的人物图像。

而真正能够提升低解析度照片细节的最佳突破口就是神经网路。当我们被照片中所包含的像素资讯难倒的时候,深度学习能通过人类常说的「幻想」来增加细节。实质就是软体基于从其他图片中学习到的资讯对图片进行猜测。

Google Brain 的研究团队已经公布了「像素递归超解析度」技术的最新进展,儘管结果看上去还是有点不完美,但是整个还原效果令人印象深刻。

下面是他们复原的效果案例之一:

GoogleBrain最新技术:还原马赛克成清晰图像!

右边图片是 32 x 32 网格的真实人物头像。左手边的图片,是已经压缩到 8 x 8 网格的相同头像,而中间的照片,是 GoogleBrain 基于低解析度样片猜测的原图。

整个复原过程使用了两种神经网络。首先介绍的是调节网络,它将低解析度照片和数据库中的高解析度照片进行对比。这个过程中迅速降低数据库照片中的解析度,并根据像素颜色配合一堆同类照片。

接下来介绍的是优先网络,它就会猜测那些细节可以作为高解析度照片的特徵。利用 PixelCNN 架构,网络会筛查该尺寸的同类照片,并根据概率优先对高解析度照片进行填充。例如,在论文提供的例子中,提供的同类照片是名人和卧室,优先网络根据优先级最终确认了名人的照片。优先网络会在低解析度和高解析度照片中做出决定,如果发现鼻子的可能性比较大,就会选择鼻子。

接下来,两个神经网络的最佳猜测就会进行整合,最终形成的图像如下:

GoogleBrain最新技术:还原马赛克成清晰图像!

下面也是一些通过超像素技术变化的样本:

GoogleBrain最新技术:还原马赛克成清晰图像!

儘管技术没问题,但是未来可能会有非常可怕的应用。就像是波士顿马拉松爆炸案一样,不难联想到一些执法部门会滥用该软体来抓取嫌疑犯。分析型人工智慧和图像技术的结合,在未来必然会经历一段漫长的调整过程。

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