去除马赛克(真的可以一键去除马赛克吗？)

说白了，AI就是用机器代替人力的技术。离我们最近，最常用的软件应该是美图。众所周知，在美颜相机、美图秀秀等软件诞生之前，照片的美化需要专业美工通过PS进行调整。现在和以往不同的是，很多美图app都加入了“一键AI修图”功能，免去了传统ps修图复杂的操作流程。

5G时代的到来，推动了AI技术的进一步发展。近年来， *** 上出现了“AI变脸”的技术，让人目瞪口呆。AI可以直接捕捉一个人的面部动作，然后转换成另一个人的脸。这样，即使在直播中，也能达到Youyou.com视频中的假的地步..

(相关资料图)

这还不是最厉害的。近日，有网友利用AI技术开发了一款“一键去除马赛克”软件。发布后没多久，这款软件就在网上迅速走红。这么神奇的技术，到底是怎么实现的？

反马赛克技术分析

在普及这项技术之前，我们首先要了解马赛克的概念。早期的马赛克是指古希腊的拼贴镶嵌工艺，现在是指恶化图像特定区域的色阶细节，导致色块被打乱，使人看不清具体画面的效果。

马赛克就像一把双刃剑。对于那些需要马赛克的影片，既能保护个人隐私，又能通过模糊或遮挡敏感信息的方式，去除暴力、恐怖等一些让人不舒服的画面。对于观众来说，可能就没那么友好了。这就像手机上的刘海平。有些内容被覆盖真的很难受。

目前比较流行的反马赛克软件有两个，分别是JavPlayer和PULSE。

JavPlayer利用深度学习优优学习到的视频超可变性算法对视频中的每一帧进行采样，然后通过AI算法还原马赛克的像素。有些朋友可能会表示怀疑。还原出来的图像会不会是假的？

回答:不会，因为这个软件是通过CPU和GPU的大量AI运算来还原图像，对马赛克模糊进行锐化，然后进行插值来补偿丢失的源图像。但是需要注意的是，JavPlayer只能修复细码视频，也就是说马赛克网格比较大，丢失的像素比较少，这样插值补偿的图像误差会小。

杜克大学的去马赛克方法不同。他们开发了一种叫做脉冲的算法。虽然它也使用了视频超分辨率算法，可以把低分辨率的图像变成高清的，但是它不是像素，而是填充一个大的高清图像，然后降低图像的分辨率，和原图进行比较，找出匹配度更高的图像。

脉冲算法可以在短短几秒内将一张1616像素的低分辨率图像提升到10241024级别，效果确实不错。但是，恢复的图像与原始图像之间存在较大的误差。例如，下图中的马赛克奥巴马在使用脉冲算法后变成了一个白人。

简单来说，PULSE算法就是通过AI算法合成一张与原图匹配度更高的照片，而不是对原图进行修复和还原，这一点与JavPlayer有很大区别。

反马赛克技术的多领域应用

当然，反马赛克技术不仅仅局限于恢复图片或视频，在其他领域也有广泛的应用。

在光线跟踪技术中，为了提高高质量图像的输出速度，还需要对图像进行去噪处理。英伟达在这方面做得很好。此前，Nvidia与麻省理工学院和阿尔托大学的AI研究人员一起创建了一个名为Noise2Noise的项目。

该项目团队从mageNet数据库中获得了50万张图像，并对其进行了噪声增强处理。然后，将这些图像用于降噪，训练AI的降噪能力。

Noise2Noise非常适用于医学领域，比如扫描核磁共振图像。可以用来降低图像的噪声，方便医生看到更清晰的图像。

此外，英伟达的DLSS 2.0技术类似于Noise2Noise，可以使用AI修复图像。借助DLSS 2.0技术，该显卡可以将1080P画面模拟到4K显示器上。

除了Nvidia，Adobe在反马赛克技术上也有很多研究。

去年6月，Adobe正式公布了PS逆向还原技术。利用AI算法和机器学习，可以判断图像是否被修改过。在确认图像变化后，这项技术会将图像恢复到原来的样子。也就是说，即使图像被拼接，也是可以恢复的。

实际上，去马赛克是一种图像增强技术。这就好比vivo X50系列配备的超清修复功能，可以修复旧照片，同时实现vivo相册中的文档擦除、照片去路人等功能。

摘要

目前市面上还没有一种技术可以完全有效的去除马赛克。现阶段所有技术都是通过AI在数据库中模拟比较相似的图像。虽然有些技术是基于原始图像进行恢复，但本质上并不是原始图像。AI能做的就是无限接近，还原的图像不能等同于原图像。

一般来说，对于马赛克图像，你可以理解为删除图像的子像素。一旦丢失了一个子像素，即使是AI也无法计算出它的原始状态。因此，没有任何工具可以实现真正的去马赛克。

但是，除了网友开发的反马赛克工具，其实很少有科技公司关心AI技术是否真的可以解码。他们的最终目的是让低分辨率的图像变得高清，反马赛克只是顺便完成的任务。

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