马赛克，男同胞们共同的敌人 。
极其考验我们对精神力的把控，常常使我们处在崩溃的边缘 。
但现在，好消息来了！
美国杜克大学的研究人员在前不久提出了一种 AI 算法，称之其为 Photo Upsampling via Latent Space Exploration
——「PULSE」
翻译过来，就是“利用潜在空间探测进行图像上采样”的意思 。
据官方介绍，该算法可以将模糊、无法识别的人脸图像转换成计算机生成的高清图像 。
其细节比之前任何时候都更加精细、逼真 。
看到这，经常读我文章的小伙伴应该会想到此前我就介绍过的AI修复技术 。
这种技术的重点在于，AI自己想象图像结构，通过弥补像素，将不清晰的图片修改成清晰的 。
作用似乎与PULSE一样，但这二者之间仍有一个很大的区别 。
那就是PULSE的修复力度 ， 会比上者强出一大截 。
因为从数据上来讲，PULSE是有能力将16×16 像素的低分辨率小图，放大 64 倍 。
变成 1024 x 1024 像素的高分辨率超清图像的 。
也就是说，PULSE不仅能修复不清晰的照片，甚至连一些马赛克的图片，它也能还原的出来 。
包括毛孔、细纹、睫毛、头发和胡茬等等细节的地方 。
那么，PULSE是如何做到如此之强的修复力度的呢？
举个例子，为什么有的学生考试成绩就那么好？
这是因为他们不仅学习能力强 ， 更会在交卷之前自我检查，检查有没有马虎或者漏写的 。
尤其是数学，还会涉及到倒推 。
就是算出一个结果，然后把这个结果放回题里，看看是不是正确的 。
PULSE正是运用了这种倒推自检的方法，说专业点，就是生成对抗网络（GAN） 。
具体步骤如下：
将一个马赛克 1 图放进PULSE
它先是利用AI想象出无数张清晰图
然后再将这些清晰图重新打上马赛克
将这张重新上码的图与马赛克 1 图对照，生成出最相似的重新上码图
最后，重新上码图对应的清晰图就是生成结果
说白了就是把自己修复的高清图打上码，检查一下与原码图是否一样 。
越一样的就说明修复的越逼真 。
但也仅限于逼真而已 ， 因为PULSE目前也没有办法做到修复到与原片一模一样 。
对于马赛克的去除目前也只能用于人脸而已 。
而且还有一个更严重的问题，就是PULSE的AI训练数据对象几乎全部都是白人 。
这就意味着不管你往PULSE里输入的是啥，生成的都是一副白皮肤的洋面孔 。
另外我还有一个思考 。
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