有码变高清，AI一秒还原马赛克

像素不够，后期修图来凑？
在知乎搜索低像素修图，结果求助帖多到刷不完，而且从PS技巧、插件神器到各类修图App教程多到眼花缭乱，重点是效果不知道会怎么样。

不过，近日杜克大学（Duke University）研究团队开发了一款AI修图黑科技PULSE，可以解决所有低像素烦恼。据说它能够将图像原始分辨率放大64倍，任何渣画质都可以秒变高清、逼真图像，甚至被打了马赛克的人脸图像，毛孔、皱纹，头发也都能被清晰还原。

马赛克秒变高清人像
PULSE是一种新型超分辨率算法，它通过潜在空间探索对照片采样，可以将面码高清16×16像素的低分辨率（爱马赛克制作Low Resolution，简称LR）放大到1024×1024像素的高分辨率（High Resolution，简称HR），在几秒内增加了64倍，而传统方法最多只能放大8倍。

先来看一组示例，修图界最难处理的LR大头照，经过PULSE也可以秒变高清、ai马赛克效果细腻的图像。

更面码高清重要的是，P高清转码ULSE可以定位面部的关键特征，以更高分辨率生成一组类似的细节。图中尽管头像被打上了马赛克，PULSE也可以自行“想象”出诸面码壁纸高清如眉毛、睫毛、头发、脸型等面爱如何马赛克部细节，形成高清ai制作马赛克、逼真人像。

不过，过度虚化产生的人像只是一种虚拟的新面孔，事实上它并不存在。正因如此，这项技术不能用于身份识别。比如监控摄像头拍摄的失焦、无法辨别的图片，不能通过PULSE还原成真实存在的人像。

一位杜克大学研究小组的爱马赛克制作计算机科学家Cynthia爱怎么画马赛克 Rudin说“此前从来没有如ai马赛克去除技术此超高分辨爱马赛克制作率的图像被制作出来，它能够产生不存在的新面孔，而且看起来很真实”。

同时，ai马赛克风格她补充到，AI马赛克这项研究所采取的技术可以广泛应用于医学、显微镜、天文学，以及卫星图像等领域。另外，该研究团队已将论文已经发表至预印论文库arVix，同时被IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR有码变高清 2020）收录。

“缩减损失”，超越ai马赛克去除技术常规修图法

对于一个LR图像，传统将HR分辨率部分匹配给LR图像而获取超高分辨率（SR）的方式，往往会导ai马赛克去除技术致HR图像出现感光度差、不平滑，画面失真的情况。

在本次研究中，杜克大学研面码壁纸高清究团队开拓了一种ai马赛克效果新思路，提出新型超分辨率算法PULSE，它不是遍历LR图像来慢慢添加细节，而是发现与HR相对应的LR，通过“缩减损失”的方式得到SR图像。

PULSE使用了生成对抗网络（GAN），它是一种训练模型，顾名思义爱如何马赛克，通过ai马赛克在哪里对抗博弈的方式来红码图片高清进行ai马赛克效果目标训练。其主要结构包括一个生成器（Generator）和一个鉴别器（DAI马赛克iscriminator），在同一组照片训练中，一个负责训练接收到的图像并输出，一个负责接收该输出，并检验其是否足够逼真。

以下是与原图对比后的试验结果：

图中，第一行为原图，第二行为通过“缩减损失”得到爱去除马赛克的HR所对应的LR，而第三行经过PULSEai马赛克风格得到的HR，可以看出，尽管与原图还存在细微的差别，ai制作马赛克但还原度已经非常高。

论文爱去除马赛克中表明，为了检验PULSE在SR方面ai如何做马赛克文字的优势，杜克大学研究一木道高清码团队采用4种不同的图像缩放方法与其进行了比较研究。本次研究利用CelebA HQ数据集中的1440张图像，以x8，x64的比例因子，对LR面部图像，尤其是面码壁纸高清眼部、唇部以及头发等细节之处进行了试验。

PULSE呈现出了明显的爱如何马赛克优势，尤其是在X爱马赛克制作64分辨率下，模糊头像被完全还原，尤ai如何做马赛克文字其是在眼唇等细节之处，其他方法几乎达不到这样的效果。

另外，针对测试结面码高清果，研究人员采用感知超分辨率常见的MOS测试方式，邀请五位评分者对图像结果进行了1-5的打分，结果显示，HR源高清图像分辨率得分为3.74，而PULSE达到了3.60，仅差0.14，可以说几乎达到了真实的高质量图像的水平。