AI 去马赛克达成？

[lawsiki]

http://site-1717195-6840-9526.mystrikingly.com/

具体有什么用咱也不知道，咱也不敢问

[LiYanHong]

demo 呢

[ztcaoll222]

用了一下, 感觉就是在打马赛克的地方上了一层高斯模糊

[ipwx]

@lagoon 香浓他老爷子早就解释好一切了。楼主也说了，90% 的准确度，这是符合信息论的。
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打码就是实打实地擦除了图像的信息，这种信息如果不知道其他额外信息，确实理论上是不可逆的。

但是这个场景你确实知道了额外的信息，那就是，“打码的都是私处”。

你就可以通过阅片无数的 AI 程序，来一定程度地弥补丢失的信息。

[coderluan]

AI 去马赛克的难点根本不在于生殖器，AI 换脸都非常成熟了，换个生殖器还不是手到擒来的事，模糊那是模型没训练好而已。真正的难点在于马赛克不会光涂在生殖器上，超出的范围根本没办法修复，因为是什么都有可能，连数据集都没办法做。

[snw]

不涉及 AI 的图像去模糊的例子：
smartdeblur.net

失焦模糊、运动模糊、高斯模糊之类，因为图片其实仍然有大量有效信息，所以容易还原出来。
格子状马赛克的有效信息量很少，但视频可以靠帧数弥补信息量，所以看原理也是可能的。

[gamexg]

我记得 googlr 相机还是什么 google 产品就用过这个技术。

[passerbytiny]

@lawsiki #6
@shyrock #9
直接用一个新色块糊上去的那种马赛克，那是近乎 100%丢失信息，铁定找不回来的。但是这种马赛克影响观感是其次的，人工处理成本高是实实在在的，现在估计很少用了。现在的马赛克技术基本都是自动图像处理，信息没完全丢失，还原就很有可能。而所谓的薄码，我很怀疑只是个障眼法，信息压根就没丢失。

[belin520]

https://github.com/thunil/TecoGAN
里面贴的 GitHub 地址

[itqls]

学过一段时间图像处理的人表示，无法还原... 只能脑补

[Chingim]

香农祖师爷的棺材板盖不住了吧

[smallgoogle]

算法要继续深入优化。不然一切都是瞎扯啊。

[aguesuka]

@shyrock 如果马赛克的地方全是信息冗余，极端的例子十分钟视频打了一秒码，应该是没问题的

[akring]

@onion83 你这太暴露年龄了

[photon006]

用 GAN： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954