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来源：互联网
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2020-06-19
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　　免费区大尺码体验区在知乎搜索低像素修图，结果求助帖多到刷不完，而且从PS技巧、插件神器到各类修图App教程多到眼花缭乱，重点是效果不知道会怎么样。

　　不过，近日杜克大学（Duke University）研究团队开发了一款AI修图黑科技PULSE，可以解决所有低像素烦恼。据说它能够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，甚至被打了马赛克的人脸图像，毛孔、皱纹，头发也都能被清晰还原。

　　马赛克秒变高清人像

　　PULSE是一种新型超日本高清有码分辨率算法，它通过潜在空间探索对照片采样，可以将16x16像素的低分辨率（Low Resolution，简称LR）放大到1024x1024像素的高分辨率（High Resolution，简称HR），在几秒内增加了64倍，而传统方法最多只能放大8倍。

　　先来看一组示例，修图界最难处理的LR大头照，经过PULSE也可以秒变高清、细腻的图像。

　　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。图中尽管头像被打上了马赛克，PULSE也可以自行“想象”出诸如眉毛、睫毛、头发、脸型等面部细节，形成高清、逼真人像。

　　不过，过度虚化产生的人像只是一种虚拟的新面孔，事实上它并不存在。正因如此，这项技术不能用于身份识别。比如监控摄像头拍摄的失焦、无法辨别的图片，不能通过PULSE还原成真实存在的人像。

　　一位杜克大学研究小组的计算机科学家Cynthia Rudin说“此前从来没有如此超高分辨率的图像被制作出来，它能够产生不存在的新面孔，而且看起来很真实”。

　　同时，她补充到，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。另外，该研究团队已将论文已经发表至预印论文库arVix，同时被IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2020）收录。

　　“缩减损失”，超越常规修图法

　　对于一个LR图像，传统将HR分辨率部分匹配给LR图像而获取超高分辨率（SR）的方式，往往会导致HR图像出现感光度差、不平滑，画面失真的情况。

　　在本次研究中日本高清有码，杜克大学研究团队开拓了一种新思路，提出新型超分辨率算法PULSE，它不是遍历LR图像来慢慢添加细节，而是发现与HR相对应的LR，通过“缩减损失”的方式得到SR图像。

　　PULSE使用了生成对抗网络（GAN），它是一种训练模型，顾名思义，通过对抗博弈的ai少女马赛克方式来进行目标训练。其主要结构包括一个生成器（Generator）和一个鉴别器（Discriminator），在同一组照片训练中，一个负责训练接收到的图像并输出，一个负责接收该输出，并检验其是否足够逼真。

　　说了一大堆，原理就是通过超大量的数据进行智能匹配，提取最接近特征的信息重组图片，功能不错，就是重组出来的其实并不是原人，这个技术用来娱乐不错。

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