黑科技?谷歌人工智能学习让低像素画面变清晰

by admin on 2020年4月20日

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Brain(谷歌大脑)团队已经开发了一个软件,能利用人工神经网络来填充低分辨率图像细节,这是他们深度学习项目的一个分支。总的来说,谷歌AI通过自我学习,能够把只有64个像素(8X8)的模糊图片,变成更清晰的图片。

恐怕没有比图片中打上马赛克更不爽的事情了吧?谷歌正在研发的黑科技,将完美解决这个问题,听起来相当不错。

也就是说,你那些打了马赛克的照片,很可能被还原,对谷歌来说是无效行为!感觉这种技术还是有用。比如当我们看到这照片:

Mashable给出的报道称,谷歌已经通过人工智能研发出了将模糊人脸变成清晰画面的技术,而这是他们深度学习项目的一个分支。

还是先了解一下这项“黑科技”吧,软件必须经过两个阶段。

总的来说,谷歌AI通过自我学习,能够把只有64个像素(8X8)的模糊图片,变成更清晰的图片,听起来很夸张,但结果也相对复杂一些。

第一个阶段涉及到“条件作用网络”(Conditioning
Network),系统将会搜索其他类似经过压缩的高分辨率图片,寻找图案、颜色的相似关系。

谷歌强调,图片去模糊变清晰的过程必须经过两个神经网络训练的两个阶段,第一个阶段涉及到“条件作用网络”(Conditioning
Network),系统将会搜索其他类似经过压缩的高分辨率图片,寻找图案、颜色的相似关系。第二个阶段被称之为“优先网络”(Prior
Network),这一阶段将会利用高分辨率图片的细节,对于模糊图片的部分进行填充。

第二个阶段被称之为“优先网络”(Prior
Network),这一阶段将会利用高分辨率图片的细节,对于模糊图片的部分进行填充。

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例如,图片顶部有一个棕色像素,而优先网络或许认为那是一条眉毛:于是,当要解析图片时,就会用眉毛形状的棕色像素填补进去。

两个神经网络训练阶段完成后的照片,将进一步被整合成为一张图片,从而实现最大限度的高分辨率还原。

为了制作出最终的无码高清图片,需要融合这两个神经网络输出的数据,最终结果往往会包含一些似是而非的新细节。

此外,对于那些原有画面已经十分模糊的,谷歌不去强化这些像素,而是利用机器学习技术,猜测出更多的像素,从而提高画面的分辨率。

谷歌大脑的高清还原技术已经在实际测试中取得了一定的成功。当该团队向人类观察员呈现真实的高清明星照和经过电脑还原的照片时,观察员被骗的比例达到10%(50%就属于完美得分)。而在卧室照片中,人类观察员被骗的比例达到28%。这两个得分都远高于常规的双三次插值放大技术,后者没有骗过任何人类观察员。

看到这样的技术,不少网友大呼“我的硬盘有救了”。

但这个系统不完全准确,结果远非完美,但经常接近真正原貌。即使在AI系统得到许多错误细节时,也经常足够接近。它能使64个像素(8X8)的模糊图片变得相当清晰可见。此设置可用来识别一般对象和位置,但不能用于验证人员的身份。

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至于潜在用途?目前警方不想使用Google的技术来确定嫌疑人,但它可以帮助验证嫌疑人在某个镜头中是存在的。

来自:驱动之家

此外,对于那些原有画面已经十分模糊的,谷歌不去强化这些像素,而是利用机器学习技术,猜测出更多的像素,从而提高画面的分辨率。看到这样的技术,不少网友大呼“我的硬盘有救了”。

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