骑兵变步兵，有码变高清！连头发都能还原的AI马赛克修复神器出现了

提到马赛克，相信很多小伙伴对它都是又爱又恨。

在个人信息极其容易泄露的网络时代，大家可能都会使用马赛克来遮盖图片上的敏感信息，以保护个人隐私。

但是，在某些场景下，马赛克就变成了影响体验和观感的最大阻碍。

一度有人称，“马赛克是阻止人类文明进化的绊脚石”。

很多人想知道马赛克遮住的内容到底是什么，就下意识地以为设计师有这个技术可以去除马赛克。

其实，如果你理解了马赛克的原理就会知道，无论是对于设计师还是程序员来说，都拿这些打了码的图片和视频是无可奈何的。

在互联网上搜索“去除马赛克”、“还原马赛克”、“马赛克清除器”、“如何去掉马赛克”一类的关键词，可以搜到无数的教程和不知名软件。

但这些工具大部分都是打着“去除马赛克”的噱头罢了。

马赛克的原理，是选定一个像素范围，然后在这个范围中取一个像素的颜色，把这个像素颜色涂到整个范围。

然后，剩下的像素颜色信息全部丢失掉了。也就是说，马赛克造成的是信息丢失，而不是压缩。

所以，打了马赛克的图是不可逆的。

马赛克对图片、视频的作用就好像密码对账号的作用一样，随随便便能让你破解了的能叫密码吗？

不过道高一尺，魔高一丈，你打你的码，我有我的去马赛克工具。

“去码”之路年年都有研究者前赴后继，各类新软件也已经屡见不鲜。

随着近年来AI技术的发展，尤其是在图像识别领域的进步，效果更好的AI去马赛克的工具也就出现了。

我们都知道，高分辨率的图片拥有更多的细节，低分辨率的则更少。

从高压到低，等于丢掉了很多细节，所以想从低转到高是很难的。

而现在借助AI，可以更精准地理解这个像素是线条还是色彩过渡，把细节都补上去，一步步提高像素倍数，最后得到清晰的图像。

还原前：

还原后：

上面所说的，就是现在AI去马赛克最常用的SR超分辨率技术——将低分辨率图片填补细节，给图片增加像素点。

这种“脑补”的处理方式，需要AI强大的学习能力与计算能力，这也是人工智能的发展方向。

但目前的AI去马赛克工具并不完善，有的甚至只能将马赛克还原到模糊图片的程度。

此前，杜克大学的研究团队在GitHub上开源了一个新项目PULSE算法，一经上线就被媒体争相报道，受到了极大关注。

截止本文撰稿时，这个项目已经获得了6400star数。

杜克大学的方法之所以备受关注，是因为他们开发出的全新PULSE算法（Photo Upsampling via Latent Space Exploration），虽然也是SR超分辨率技术，但它并非是通过“脑补”来填像素。

PULSE是先生成高清大图，然后降低图片分辨率与原始图片对比，从中找到匹配程度最高的图像。

简而言之，就是根据模糊的马赛克像素，“画”出一张新的人脸，再压缩回马赛克状态跟原图比一比，把相似的版本拿出来展示。

根据介绍，PULSE算法通过潜在空间探索对照片采样，可以将16×16像素的低分辨率，放大到1024×1024像素的高分辨率。

这是什么概念呢？

通俗来讲就是，PULSE算法能够在几秒内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。

在此之前的传统方法，最多只能放大8倍。

更重要的是，PULSE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。

对于修图人员来说，最难处理的低分辨率人脸大头照，就算被打上了重重马赛克，PULSE也可以自行“想象”出五官、脸型等面部细节，形成高清、逼真人像。

而且，细致到眉毛、睫毛、毛孔、皱纹、头发都能神还原。

根据开发人员的测试，本次研究利用了某数据集的1440张图像进行了实验，在X64分辨率下，模糊的头像图片能够被完全还原，尤其是在眼唇头发等细节之处。

而其他的“还原马赛克”的方法几乎达不到这样的效果。

不过，PULSE算法产生的人像只是一种虚拟的新面孔，它并非是真实存在的人像，只是看起来跟真人无异。

正因如此，这项技术不能用于身份识别。

这也意味着，我们目前是不能通过PULSE还原监控摄像头拍摄的人脸图片的，还原视频里的真实人脸也不可能。

但是，杜克大学研究人员也补充道，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。

它产生的高分辨率图像与专业原图像相比还有一定的差别。但随着技术和工具的改进，这项技术会被一点点的完善。

而PULSE在登上热榜被大肆报道后，现在已经被网友们玩坏了：

有网友发现，把游戏、卡通、表情包人物放进去后，生成了一张张魔性的人脸。

如果你也感兴趣的话，可以前去Github体验一下

地址

https://github.com/adamian98/pulse

对于担心马赛克被去除的人来说，就现在的技术而言，事实上没有一个工具能真正意义上“去码”。

所以现在打码还是一个很安全的技术手段，大家可以放心使用。

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