新的谷歌大腦研究將“縮放和增強”比喻變為現實
重建畫素影象是不可能的CSI技術的聖杯。而谷歌大腦的一些新研究可能已經做了下一個最好的事情，利用一對神經網路來處理一張8畫素x 8畫素的影象，並生成原始影象的近似值。
一開始就說清楚：這並不是影象的神奇銳化——它生成的臉並不是最初的人的臉，而是一個虛構的創造，代表了計算機對接近原作的最佳猜測。當Ars-Techinca崩潰時，軟體使用兩個不同的神經網路來生成影象。第一種是“調節網路”，它將低解析度圖片的畫素對映到一個類似的高解析度圖片，作為臉部或房間外觀的粗略骨架。第二種是“先驗網路”，它分析畫素化後的影象，並嘗試根據具有相似畫素位置的現有影象新增細節。然後將這兩個輸出結合起來建立（相當令人印象深刻的）最終影象。關於這個過程的全部細節可以在這裡發表的研究論文中找到，對於那些想深入研究這個方法的人來說。
這也不是我們第一次看到人工智慧用這種方式操縱影象。當涉及到生成影象時，神經網路正變得越來越先進，谷歌和Twitter已經透過各自的RAISR和magicpony專案，在線上銳化影片和靜態影象方面投入了大量精力。誰知道呢？以科技進步的速度，也許有朝一日能夠真正變焦和增強也許終究是可能的。
- 發表於 2021-05-09 18:43
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