沒有人喜歡模糊不清的圖片，是不是有還原真實面目的沖動？AI算法讓一切皆有可能。索菲亞覺得，這也許就是AI進化的先兆呢！

去除一般的馬賽克，用PS的就能搞定。在那些構圖和色彩簡單的圖片上可以輕松去除不想要的元素。然而PS說到底還是對圖片的內容取樣之后進行的填充，就像一塊"狗皮膏藥"，根本無法修復破壞的內容，在面對馬賽克時可謂束手無策。但如今AI算法大行其道，讓我們看到了新的可能。為了對付馬賽克，人們開發了不止一種使其"高清"的方法。

AI猜圖大法：PULSE

美國杜克大學的研究小組研發了一種AI算法PULSE，全稱為"Photo Upsampling via Latent Space Exploration"，作為一種SR超分辨率技術，它并不是填補像素，而是通過生成高清大圖，然后降低圖片分辨率與原始圖片對比，從中找到匹配程度最高的圖像。這無疑是圖像修復技術的另一路徑。

傳統去除馬賽克的方法是采用低分辨率圖像，并通過與相應像素相匹配，嘗試使其平均與計算機之前看到的高分辨率圖像來"猜測"需要額外的像素。這種方法的結果是，頭發和皮膚中可能無法從一個像素到下一個像素完美對齊，紋理區域最終看起來曲扭而模糊。

該系統可以在幾秒鐘內將一張16x16 的低分辨率圖像轉換為1024 x 1024像素，增加的像素超過了原生的萬倍，獲得了高清的畫面。而在低分辨率照片中無法察覺的細節，例如毛孔和發絲，都在計算機生成中變得更為清晰可見。

而PULSE能夠把無法復原的模糊圖像復原成逼真的圖像。從一張模糊的人臉圖像到一張模糊的文字圖像，這種AI算法理論上可以復原任何種類的圖像，復原后的圖片與原版相比差距細微。如果你還不滿意PULSE的結果，大可以試試下一種方法。

AI推理大法：DeepCreamPy

每天在網上沖浪，其中肯定有大量的圖片是無效信息，它們要么部分信息缺失，要么被人為覆蓋了一層"膠水"。這種對圖片本身的破壞比"馬賽克"要更加直接，對圖片信息的摧毀是極為徹底的。

一位昵稱"deeppomf"的程序員用深度神經網絡，開發出了一個的神奇程序：DeepCreamPy。該軟件被上傳分享后，在一周內被下載了500多次。DeepCreamPy提出了一種圖像修復的新模型，能夠在不規則的圖片上生成有意義的預測，并且最終的預測結果與圖像其余部分完美契合，無需進行額外的后處理或混合操作。

而且最大的好處是，該算法不需要太強算力的設備就能夠運行。如此強大的AI算法，只需要一臺普通的電腦即可運行。雖然圖形化界面尚未完成，但作者發布了經過訓練的預構建模型，哪怕是對神經網絡一竅不通的人，只要按著流程來依然能體驗上這套工具的神奇威力。

當人們看到一張極為模糊的圖片時，總會調侃道"人心無碼，自然高清"。然而AI算法的進步讓高清不再用腦補，而是切切實實的出現。如果這項技術被應用，我們就可以輕松地把模糊的圖片和低分辨率的照片修復成高清圖，AI技術低門檻、大范圍的應用將為人們剩下很多功夫。