引用自吾爱破解：
关于最近的 AI 破解马赛克软件—— JavPlayer 原理分析，类 AI 换脸和 AI 脱衣

最近的 AI 破解修复马赛克软件有人说是假的是 AI 换的

这个不是画上去的,是通过大量 CPU 和 GPU 的 AI 运算把马赛克模糊化再锐化然后插值补偿损失得到的源视频还原。 前提是必须是薄码的!经过本人用之前流出片和发行版本的解码对比还原度高达 90%以上。 因此这个技术是可以肯定的,而且以后也许还会有提升的空间。 绝非换脸那种视频那么简单。 据说一般般的电脑配置跑 1 分钟的片段大约需要几十分钟。 可见复杂程度

Mosaic 的原理就是将 1 个 pixel 的颜色填满一个小区域，所以在平面图片上是无法还原的
但是…如果是 Mosaic 影片的话，一个 Mosaic 方格的中心点就会是原始的影像 pixel，用这方式每个 Frame 去逐步还原出原始影像
这样平均每秒就能还原上千点的 pixel，即使扣掉可能重覆的 pixel，只要几十秒的影片还原出来的程度也就很可观了
如果还能有专属影像处理的 AI 软体的话，要解析出接近无码的影片也就很有希望了

简单来说这个是真的而不是所谓的 AI 替换 你需要有个强大的 cpu 和 gpu 同时工作 经过软件修复而算出来的图像 影片只能选择 2016 年以前的薄码片 ，
已经有人做了好多完整高清的，相信不久就可以有许多这样的片子出现在网上了 ， 估计又有受害日本女明星为此隐退了，对了这款软件就是日本 DMM 公司做的，目前只有日语版，有兴趣的自己去 google 搜索就行了。
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关于以上解释的详细说明：
1、“把马赛克模糊化再锐化然后插值补偿损失得到的源视频还原”是什么意思呢？首先这不是忽悠，因为确实可以这样操作。首先把马赛克模糊化，丢掉一些图像信息，比如“格子”轮廓。然后锐化，使得接下来的图像轮廓突显。到这一步，其实像素比处理之前的马赛克影片的还要低。然后插值补偿就有搞头了，最经典的就是紧邻算法，根据像素点之间的距离赋予不同的权重，得到新的像素点。这怎么理解呢？就是比如她的有一处是“粉色 1.5 ”的，然后在该处的图像虽然被马赛克了，但是像素的参数值是取自源视频的，所以通过近邻插值，原本为“粉色 1.5 ”的就可以被修成近似的“粉色 0.9 ”或者“粉色 2.2 ”，不断重复直到最小变化阈值，最终有望修成“粉色 1.2 ”或者“粉色 1.7 ”。

2、“必须是薄码”又怎么理解呢？因为薄码意味着马赛克的格子比较大，丢失的像素就相对比较少。这样插值补偿的参数调整带来的误差就比较小。“修复”得到的结果就越接近“粉色 1.5 ”

3、“简单来说这个是真的而不是所谓的 AI 替换”，当然不是 AI 替换了，因为根本不涉及 AI，所谓的 AI 修复马赛克技术比这个要高端得多。举个例子，给你看七七四十九天的无码照片，然后马上拿个有码片给你，你的意识马上能“脑补”出有码片里的会是什么样的；而 AI 比你更加精密，因为有像素数据作为支撑，而不是人脑简单的“记忆-刺激-反馈”

凉透了，散了吧

我都被封两个了，还是在研究 wxbot api 的过程中。。

昨天刚出成绩，已通过。
这东西得看单位了，有的单位招聘优先考虑有 pmp 证书的，有的单位只招有 pmp 证书的，只为了见客户时更好的吹嘘，就算没太大含金量，放简历上怎么也算是一个加分项不？

@zhuangku556 #25 跟梯子应该没关系，我换新 appleId 后就很快

@xzeroplus #3 试了下貌似没问题，facetime 和 iMessage 都正常的

@drawstar #1 现在运气好的话一天还能同步个三四次。

稍微看了下，貌似相当于 crontab 加了层 web 管理？另外添加的任务貌似不能再编辑了？

已购~

有计划支持油猴吗？

@duumvir #6 绝对故意的（滑稽）

@galaxyyao #149 吸取教训了🤣，我也没有招聘的经验

@leedong00 #139 都是培训班鼓吹的，前几年还是包装 2 年，现在都敢 4 年了

@lonelygo 给的招聘要求不高，能干活就行🤣🤣，所以就稍微找了点面试题问问，能答上来就差不多了，谁知道差这么多

@lynndon720 #121 总共面了两个，第二个更差，至少现在这个 vue 的生命周期能说上来

@strugglexiang #123 不是😂，这是我之前找播放器插件的时候看到的，挺不错的

@strugglexiang #116 我的？？？我 git 上没什么东西啊

@bhaltair #109 当时我就楞了。

@fengbjhqs 新项目，脚手架是直接用的人人开源的后台，vue+elementui，代码也挺干净的，所以这个问题不存在