可怕,照片去馬賽克成為現實!
2021-02-13 科技狐不知道大家還記不記得，當時微信朋友圈出現過的 「 紅包照片 」 功能！當時可謂是 「 紅極一時 」 ！
把照片通過模糊化處理，只要紅包付款後，就能成功查看照片。所以當時的朋友圈，是這樣的：
所以當時在準備高考的小狐，是這樣的：
對了！說到高考，今天也是高考日，祝考生們能心想事成，遇到題目迎刃而解，加油！小狐也會以更優質的內容去支持你們，所以當你看到這篇文章時，就早點休息！明天要考的是文/理綜和外語。說回正題，模糊化處理和馬賽克技術，其目的通常都很簡單，就是使之無法辨認，達到隱秘的目的。
當然，道高一尺魔高一丈，就像遊戲，有掛，自然有舉報；有浩克，自然就有維羅妮卡！有馬賽克，自然就有去馬賽克。所以一些去碼軟體，就蓬勃溢出，甚至有些算法，還運用到了 AI ，可謂是為了去碼成像的極端方式！那麼真的有那麼神奇嗎？
首先，要說清楚，就要先認識一次詞：「 E D M 」 。不好意思，小狐最近抖音看多了！是 「GAN 」 。這個全稱名為 Generative Adversarial Networks （ 生成式對抗網絡 ）。
是一種深度學習的模型，裡面有一對類似 「 兄弟 」 一樣的東西，在裡面互相博弈並學習產生輸出！有種 「 四驅兄弟 」 的感覺，在爭吵中配合併贏掉對方。
憑藉 GAN ，說白了，就是憑著經驗去 AI 猜圖。而 PULSE 模型則是基於 NVIDIA 的StyleGAN 算法進行開發，運用生成圖像 「 倒推 」 模糊圖，相似的才能夠輸出！相當於一種 「 逆思維 」 開發。如果有對汽車開發平臺有了解的小夥伴，可能就知道，這就是類似於 「 逆向開發 」 ！
比如 Input LR 是你給它處理的一張超級模糊馬賽克圖片，而這時，通過 GAN 會拿之前所產生出來的高清圖，壓縮成同樣規格的超級模糊馬賽克圖片和你所給的圖片逐個像素細節進行比對，從而找出並輸出比對關鍵部分相似度最高的那張圖片。
是不是有點像電影裡面的情節？當然！說的玄乎，但這也並不完成準確的，由於 NVIDIA 的 StyleGAN 算法是基於 FlickFaceHQ 資料庫，而裡面的數據大部分是還不是很完善，所以間接就會導致：
來自推特用戶@papaabar
無中生有！所以，與其說是去馬賽克，不如說是重新生成一張完整，相似度極高的圖片給你。不過，這也本來是 AI 學習算法的結果，而資料庫認知有限的情況下，這也是現階段的最大程度化！小狐相信，隨著時間的推移，算法的完善，類似這種技術將會走的更遠。
不過，如果說到去碼，網上還是有很多值得大家一試的，諸如 TeclGAN ， DeepCreamPy ，JavPlayer 等！而在 GitHub , PULSE 和 StyleGAN 的算法圖像生成器也能找到下載，感興趣的小夥伴可以去試試。
圖片及資料來源: http://pulse.cs.duke.edu/
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今天給大家介紹的就是一款能夠去除線型馬賽克的工具DeepCreamPyGithub地址：https -
iPhone使用自帶相冊增強功能給照片打馬賽克
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川北在線核心提示：原標題：馬賽克在AI面前可能不安全了 這種馬賽克能被 AI 一鍵去除了 說到馬賽克這東西，一直以來都讓人又愛又恨。 這東西讓人恨在什麼地方，我就不直說了吧？ 各位老司機一定比我這個 18 歲的少女懂的多了去了。 -
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這種馬賽克,能被 AI 一鍵去除了
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誰說馬賽克不可逆轉-神奇的模糊照片修復神器來了
）、Gaussian Blur（高斯模糊）以及Motion Blur（運動模糊）三種模糊照片修復模式，採用先進的Blind Deconvolution算法和卓越的盲反卷積算法修復模糊的圖像，能幫助用戶無需任何專業技能即可輕鬆搞定一鍵修復模糊照片的專業操作，能快速搞定由於相機搖晃拍攝、人為故意模糊（如馬賽克添加）以及錯誤對焦等因素導致的照片模糊不清，並且模糊照片修復效果非常理想，平時我們普遍認為諸如加了馬賽克的模糊照片 -
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張馨予昨日（7月15日）在微博發布自己拍戲時的照片，然而由於造型需要保密，她在自己的髮型和服裝上塗滿萌噠噠的馬賽克。不過雖然如此，還是能看到她滿頭的樹葉子，這是戴了個花環麼？一般說來，打馬賽克具有如下幾方面的優點。一是遮醜，如果照片的那一部分不太理想，就可以打馬賽克。二是避嫌，有許多演員穿了透明的或者露點的，不方便發出來，如果打上馬賽克，就會讓畫面看起來不是太汙。三是出於畫面的設計考慮，曾加一些神秘感，讓觀者有一個想像的空間。張馨予之所以打馬賽克，我想主要出於最後原因考慮的。 -
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惠若琪幽默回應照片被打馬賽克一事,她的高情商讓人點讚
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