Google大腦最新技術：將馬賽克還原成清晰圖像

在觀看島國教育片的時候，往往在不可描述的部位打上了馬賽克，固然呈現了朦朧美，但部分觀眾依然希望變得更加清晰。現在，Google Brain 在提升圖片分辨率方面取得了突破性進展。他們已經成功將 8*8（毫米）網格的像素馬賽克轉換成為肉眼可辨識的人物圖像。
而真正能夠提升低分辨率照片細節的最佳突破口就是神經網路。當我們被照片中所包含的像素信息難倒的時候，深度學習能通過人類常説的「幻想」來增加細節。實質就是軟件基於從其他圖片中學習到的信息對圖片進行猜測。

Google Brain 的研究團隊已經公佈了「像素遞歸超分辨率」技術（Pixel Recursive Super Resolution）的最新進展，儘管結果看上去有點瘮人，但是整個還原效果令人印象深刻。

下面是他們復原的效果案例之一：


右手邊的圖片，是 32 x 32 網格的真實人物頭像。左手邊的圖片，是已經壓縮到 8 x 8 網格的相同頭像，而中間的照片，是 GoogleBrain 基於低分辨率樣片猜測的原圖。

整個復原過程使用了兩種神經網絡。首先介紹的是調節網絡（Conditioning Network），它將低分辨率照片和數據庫中的高分辨率照片進行對比。這個過程中迅速降低數據庫照片中的分辨率，並根據像素顏色匹配一堆同類照片。

接下來介紹的是優先網絡（prior

network），它就會猜測那些細節可以作為高分辨率照片的特徵。利用 PixelCNN

架構，該網絡會篩查該尺寸的同類照片，並根據概率優先對高分辨率照片進行填充。例如，在論文提供的例子中，提供的同類照片是名人和卧室，優先網絡根據優先級最終確認了名人的照片。優先網絡會在低分辨率和高分辨率照片中做出決定，如果發現鼻子的可能性比較大，就會選擇鼻子。

接下來，兩個神經網絡的最佳猜測就會進行整合，最終形成的圖像如下：


下面也是一些通過超像素技術變化的樣本：


在你開始思考：「這並不準確，這個人工智能是愚蠢的」，那麼請記住人類同樣也是愚蠢的。一名志願者參與了這樣的測試，同時展示降低分辨率的照片和通過

Google Brain 復原的照片，然後提問「你猜那張照片來自於相機？」，最終結果是 10% 的名人照片，測試者選擇了 Google

Brain 的照片。在 28% 的卧室樣片中，測試者選擇了 Google Brain 的照片。

儘管技術是純淨的，但是未來可能會有非常可怕的應用。就像是波士頓馬拉松爆炸案一樣，不難聯想到一些執法部門會濫用該軟件來抓取嫌疑犯。更為重要的是，人工智能的多次嘗試已經被證明存在種族主義，因為往往會參雜人類的偏見。分析型人工智能和圖像技術的結合，在未來必然會經歷一段漫長的調試過程。
via gizmodo

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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：蕾娜塔•薩洛