有码一键变无码?AI黑科技真的能去马赛克吗

【PConline杂谈】人们不喜欢马赛克,以至于“马赛克阻挡人类文明进步”的座右铭诞生了 。当你在电影中看到马赛克时,你会变得迟钝;当你看到文档中的马赛克时,你会失去兴趣……无数朋友在寻找一个问题的答案 。马赛克真的不可避免吗?有代码能不能用什么黑科技,把一把钥匙变成无代码?

原则上,马赛克属于永久性信息丢失 。马赛克的原理很简单 。将大量的小像素合并成一个大像素,取平均颜色进行拼接 。马赛克显然是一个不可逆的操作,你不能从一个平均数中推断出它是从哪些数字中平均出来的 。

但是,马赛克真的不可能还原吗?一般来说,为了消除马赛克,人们需要弥补自己的想象力,然后重新绘制缺失的内容 。这种方法效率低且不稳定 。近年来,AI技术的普及带来了许多不可思议的应用 。最近有一些关于AI去马赛克的消息 。让我们来看看 。

Depix

这是一个最近备受关注的去编码工具 。Depix是GitHub上的开源,主要用于去除文字马赛克 。如果你是开发者,可以通过下面的链接去GitHub页面关注项目 。

【有码一键变无码?AI黑科技真的能去马赛克吗】 DepixGitHub主页:https://github.com/beurtschipper/Depix

我们先来看看Depix的效果 。

Depix的去马赛克效果,从上到下是马赛克后的人物,用Depix还原的效果,原图

虽然还原马赛克并不完美,但——能够将一组不可描述的东西还原成具有一定可读性的字符,这是手工很难实现的,已经足够令人惊叹了 。Depix是如何达到这个水平的?

Depix的原理不难理解 。首先,Depix使用一个文本表将这些文本拼接一次 。Depix使用的文本表采用了DeBruijn序列的Brewin序列,该序列包含预期恢复字符的2字符组合 。

德布鲁因序列

Depix的开发者认为2个字符很重要,因为很多文字拼接后,有些拼接块会是2个字符的组合 。例如下图中,一个镶嵌像素实际上同时包含“O”和“B”,2个字符可以提供更精确的匹配 。

通过2字符匹配,可以准确识别相应的字符

最后,生成镶嵌块查找表 。

然后,Depix可以将待恢复的镶嵌文本与DebBruijn序列的镶嵌查找表进行匹配 。一旦马赛克文本块与查找表中的结果匹配,它将被恢复为更准确的字符—— 。虽然不完美,但效果足以让人认清是什么样的性格 。

简单来说,Depix的原理是将马赛克与已知的编码数据进行匹配,然后进行恢复 。这项技术的出现对用马赛克隐藏密码等场景提出了挑战 。然而,Depix显然有其局限性 。目前主要用于识别英文字母和阿拉伯数字 。对于大量的汉字,德佩克斯暂时无能为力 。

GoogleBrain

Depix让人们看到了文本去编码的希望,而GoogleBrain则是图像去编码的代表 。谷歌大脑是谷歌推出的一个AI项目,其中对图像马赛克消除的研究非常深入 。

GoogleBrain采用了全新的像素递归超分辨率技术,通过大量的高分辨率和低分辨率样本进行学习,然后获取规则来匹配修复结果 。比如谷歌大脑了解到某个黑点属于眼镜,所以在还原马赛克的时候,可以还原到眼睛 。从测试来看,效果确实显著 。

谷歌的图像去编码人工智能

这样的AI技术有什么用?马赛克去除只是特定场合的特定应用,类似的算法在很多情况下都能发挥作用 。比如拍照的时候,我的手会抖,对焦不准 。如果我把它们粘贴成一片该怎么办?传统的方法可能是简单粗暴的锐化,但如果照片APP使用AI技术,可以“弥补”失去的细节和锐度,给你一张尽可能好用的照片 。

总结

除了上面提到的,还有很多使用AI进行图像增强的技术,比如Waif2x智能图像放大技术,甚至NV家族的DLSS技术 。事实上,它们都类似于用于去马赛克的AI,后者使用AI来“补脑”不存在或损坏的图像信息,以增强图像清晰度 。

未来随着AI算法的改进、机器学习的积累和硬件计算能力的提高,AI去编码和图像增强将会有更惊人的效果 。也许在未来的某一天,马赛克将不再成为观赏的障碍 。

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