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不知道大家还记不记得 ， 当时微信朋友圈出现过的 “ 红包照片 ” 功能！当时可谓是 “ 红极一时 ” ！
把照片通过模糊化处理 ， 只要红包付款后 ， 就能成功查看照片 。 所以当时的朋友圈 ， 是这样的：
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所以当时在准备高考的小狐 ， 是这样的：
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对了！说到高考 ， 这两天也是高考日 ， 祝考生们能心想事成 ， 遇到题目迎刃而解 ， 加油！
小狐也会以更优质的内容去支持你们！
说回正题 ， 模糊化处理和马赛克技术 ， 其目的通常都很简单 ， 就是使之无法辨认 ， 达到隐秘的目的 。
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当然 ， 道高一尺魔高一丈 ， 就像游戏 ， 有挂 ， 自然有举报；有浩克 ， 自然就有维罗妮卡！有马赛克 ， 自然就有去马赛克 。
所以一些去码软件 ， 就蓬勃溢出 ， 甚至有些算法 ， 还运用到了 AI， 可谓是为了去码成像的极端方式！那么真的有那么神奇吗？
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比如最近 ， 美国杜克大学 ， 就推了一种图像增强算法 ， 名叫 PULSE （ 脉冲 ）！说到杜克大学 ， 小狐的第一印象 ， 就是 NBA 的明星球员：凯里.欧文 ， 肖恩·巴蒂尔等！
而说到脉冲 ， 小狐则想到 Seed Destiny 里飞鸟所驾驶的 Impulse 脉冲高达 。
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扯远了扯远了 。。。 那么这个算法 ， 原理是怎么样的呢？又有什么厉害之处呢？
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截取其技术原理 ， 就如上图所示！什么？看不懂？看不懂就对了！小狐看了下 ， 说人话 ， 意思就是：这款全程名为 Photo Upsampling via Latent Space Exploration。
是通过 “ 潜空间探索进行照片上采样 ” 给图片增加像素点来实现去码或使其高清化 ， 属于 SR 级超分辨率技术的一种 。
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这个东西的牛啤之处 ， 就在于它不仅去码这么简单 ， 还能将超级码的照片放大 64 倍 ， 使细节丰富到你都看不出是什么！要是贴吧老哥看到这种东西 ， 分分钟放这个图：
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说了这么多！要不是自己亲眼所见 ， 小狐还以为这是 magic 呢！不过 ， 看到这 ， 有的小伙伴就理直气壮的说了：这不就是 “ 猜图 ” 吗？细节随意高清化 ， 大体合适就没问题啦！
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是的！没错 ， 小狐一开始也是这样想的 ， 但随着深入研究 ， 发现这个算法并不是这么简单！
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首先 ， 要说清楚 ， 就要先认识一次词：“ E D M ”。 不好意思 ， 小狐最近抖音看多了！是 “GAN ”。 这个全称名为 Generative Adversarial Networks （ 生成式对抗网络 ） 。
是一种深度学习的模型 ， 里面有一对类似 “ 兄弟 ” 一样的东西 ， 在里面互相博弈并学习产生输出！有种 “ 四驱兄弟 ” 的感觉 ， 在争吵中配合并赢掉对方 。分页标题
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凭借 GAN， 说白了 ， 就是凭着经验去 AI 猜图 。 而 PULSE 模型则是基于 NVIDIA 的StyleGAN 算法进行开发 ， 运用生成图像 “ 倒推 ” 模糊图 ， 相似的才能够输出！
相当于一种 “ 逆思维 ” 开发 。 如果有对汽车开发平台有了解的小伙伴 ， 可能就知道 ， 这就是类似于 “ 逆向开发 ” ！
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比如 Input LR 是你给它处理的一张超级模糊马赛克图片 ， 而这时 ， 通过 GAN 会拿之前所产生出来的高清图 ， 压缩成同样规格的超级模糊马赛克图片和你所给的图片逐个像素细节进行比对 ， 从而找出并输出比对关键部分相似度最高的那张图片 。
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是不是有点像电影里面的情节？当然！说的玄乎 ， 但这也并不完成准确的 ， 由于 NVIDIA 的 StyleGAN 算法是基于 FlickFaceHQ 数据库 ， 而里面的数据大部分是还不是很完善 ， 所以间接就会导致：
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来自推特用户@jonathanfly
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来自推特用户@papaabar
无中生有！所以 ， 与其说是去马赛克 ， 不如说是重新生成一张完整 ， 相似度极高的图片给你 。 不过 ， 这也本来是 AI 学习算法的结果 ， 而数据库认知有限的情况下 ， 这也是现阶段的最大程度化！小狐相信 ， 随着时间的推移 ， 算法的完善 ， 类似这种技术将会走的更远 。
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不过 ， 如果说到去码 ， 网上还是有很多值得大家一试的 ， 诸如 TeclGAN，DeepCreamPy， JavPlayer 等！而在 GitHub , PULSE 和 StyleGAN 的算法图像生成器也能找到下载 ， 感兴趣的小伙伴可以去试试 。
【中年|可怕，照片去马赛克成为现实】
来源：(产业气象站)
【】网址：/a/2020/0709/1594234685.html
标题：中年|可怕，照片去马赛克成为现实
