在這個追求高清畫質的時代，我們對渣畫質的容忍度越來越低。在知乎上搜索「低分辨率」、「渣畫質」，會看到一大片諸如「如何補救清晰度低的照片」、「如何拯救渣畫質」之類的問題。那么，將渣到馬賽克級別的畫面秒變高清，是一種怎樣的體驗？近日，杜克大學的研究人員就用AI算法成功研究出了讓渣畫質變清晰的方法，相關報道一出，就引發熱烈討論，今天我們就和蘭博一起來了解一下這個驚艷四座的AI算法吧。

史無前例，馬賽克瞬間變清晰

世界名校杜克大學的研究人員提出了一種AI算法，稱之為PULSE（PhotoUpsamplingviaLatentSpaceExploration，通過潛在空間探索的照片上采樣）。該算法可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉換成計算機生成的圖像，其細節比之前任何時候都更加精細、逼真。通俗來講，就是根據輸入的低分辨率圖片，系統會生成一系列高清圖像。

如果用以前的方法，想要把一張模糊的「大頭照」變清晰，最多只能將這張照片縮放到原始分辨率的八倍。但是杜克大學的團隊提出了一種新的方法，僅在幾秒鐘內，就可以把16x16像素的低分辨率（Low Resolution，以下簡稱 LR）小圖，放大64倍，變成1024 x 1024像素的高分辨率（High Resolution，以下簡稱HR）圖像。并且他們的 AI 工具會「想象」出一些原本不存在的特征，即使是原本 LR 照片中無法看到的細節，比如毛孔、細紋、睫毛、頭發和胡茬等，經過其算法處理后，都能看得一清二楚。我們來看一個具體示例：

領導該團隊的杜克大學計算機科學家辛西婭·魯丁（Cynthia Rudin）說：「以前從來沒有像現在這樣，能用這么少的像素，就創造出擁有大量細節的超分辨率圖像。」在實際應用方向上，論文的共同作者Sachit Menon介紹稱：「在這些實踐研究中，我們只是用面部作為概念驗證。但從理論上講，該技術是通用的，從醫學、顯微鏡學到天文學和衛星圖像，都可以通過該技術改善畫質。」小編也期待著此項AI技術可以在更多領域有所應用和發展。

評估：優于其他方法，得分接近真實照片

團隊在著名的高分辨率人臉數據集CelebA HQ上評估了其算法，用 64×、32×和8×的比例因子進行了這些實驗。研究人員要求40個人對通過 PULSE 和其他五種縮放方法生成的1440張圖像進行1到5的評分，而PULSE的效果最佳，得分幾乎與真實的高質量照片一樣高。

從上圖可知，HR為實際的高清人像數據集，得分僅比PULSE高0．14團隊成員表示，PULSE可以從嘈雜、低質量的輸入中，創建逼真的圖像，即使原圖連眼睛、嘴巴都無法辨認。這是其他方法都無法做到的。

不過，該系統暫時還不能用于識別身份，研究人員表示：「它無法將安全攝像頭拍攝的失焦、不能識別的照片，變成真人的清晰圖像。它僅會生成不存在但看上去很真實的新面孔。」

在具體應用場景上，除了上文提到的，該技術未來可能應用在醫學、天文學之外，在大眾層面也可以得到廣泛運用。普羅大眾擁有了這項黑科技之后，就可以把 N 年前的老照片變高清。

圖像變動漫，深蘭的這項技術火了

近期在圖像處理方面有所建樹的深蘭也著實是火了一把。深蘭科學院的算法專家們借助計算機視覺技術，基于機器學習和生成對抗網絡（GAN），對圖像進行了風格遷移處理，處理過的圖像可變為高品質動漫風格。由此，畫師可將節省下來的大量時間，用于更多富有創造性的工作，從而產生更大的價值。而經典的老電影，也可以利用去燥，上色，轉動畫等一系列人工智能方法進行處理，來一次二次元的穿越，滿足人們越來越多元化的視覺要求。看完轉變的動畫后，網友們十分驚訝，紛紛表示，這是讓新海誠都失業的節奏。“創造日新日精，前進永不停止”，深蘭從來沒有停止過創新的步伐，一直在服務民生的道路上披荊斬棘，相信未來，深蘭還會創造出更多的精彩。
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