大家好,我是时小说。
今天,我们来聊一项羞羞的技术——马赛克。
大家都知道,马赛克是一种图像处理技术。喏~
通常是出于隐私保护等目的,将图片或视频中某个特定区域的色阶细节劣化,造成色块打乱、被晶格覆盖的效果。
它很实用,很常见。有时也很讨厌!
人都有好奇心。就像书本缺页,电影被删减,而且打码这种方式,很魔性啊,越看不清楚,越想一探究竟~
可是,图片打码过程中,原图信息会经历不可逆的损失,所以马赛克通常很难清除。
仿佛听到来自宅男的哀嚎!
但是,技术发展也是一部“攻守道”,既然“民间需求”一直存在,“解码技术”就迟早会来。
谷歌旗下的谷歌大脑团队开发了一款AI系统——超强像素递归方案。
它可以提高像素乱化处理后照片的分辨率,将像素为 8X8 的打码图还原成相对清晰的图片。
像素8X8的图片是什么概念?你们感受一下
什么鬼?你能告诉我图片中隐藏的真相嘛?
别急,来看看经过谷歌AI技术还原后的照片
竟然还原出这么多的细节!分辨出性别和大致的五官样貌!
再来看一些例子。
* 左起:马赛克版、谷歌AI还原版、原图
对比AI还原版和原图,虽然不是百分之百的相同,但不可否认,它们的相似度非常高。
你们可能会说,就是不准确啊!
谷歌大脑团队做了一个实验,他们将AI还原后生成的照片和降低精度后的真实照片放在一起,让众多的参与者来选出真实照片。
* 左边为生成的图像,右面为降低精度的原图
结果如上。图中数字,是选择谷歌生成图像的人数和参与总人数的百分比。
你看,有些时候,人们还不如谷歌呢。换句话说,这项还原差不多可以以假乱真。
那么,这项技术到底是怎么实现的呢?
还原过程其实经历了两个步骤,分别是调节网络(Conditioning Network)和优先网络(Prior network)。
当谷歌大脑接到了一个低精度图片的时候,首先会运用调节网络将图片库里的高清图片降低精度,然后再和得到的马赛克图片进行对比匹配。
接下来,再运用优先网络对图片进行分析,先判定这个图片主体是人还是物,再利用 PixelCNN (开源图像生成模型),将相应的图片填充到相应的位置。
比如,它识别低分辨率的图片上有棕色的部分时,当把图片像素提高后,谷歌大脑会将眉毛的颜色填充到扩大后的缝隙中,最终合成了一张较为清晰的图片。
当然,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,最终往往会包含一些似是而非的新细节。虽然结果看上去并不十分完美,但是整体效果还是非常可观的。
没看懂?这里有视频讲解
仿佛又看到了老司机的微笑O(∩_∩)O
这项技术可以把模糊的嫌疑人照片放大成更加清晰的图片,虽然无法得到真正的嫌疑人照片,但仍然可以为警方提供一些帮助。据说,它率先应用在了谷歌自家SNS社交网站“Google+”的图片上传上。
用户上传照片时将其低像素压缩,识别出图片中的关键信息,然后再启动这项AI技术,将图片提高分辨率进行“还原”。主要目的是帮助用户节省流量。
Google 可不是来教大家开车的,擦擦口水吧~
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