图像变动漫，深兰的这项技术火了
在这个追求高清画质的时代，我们对渣画质的容忍度越来越低。在知乎上搜索「低分辨率」、「渣画质」，会看到一大片诸如「如何补救清晰度低的照片」、「如何拯救渣画质」之类的问题。那么，将渣到马赛克级别的画面秒变高清，是一种怎样的体验？近日，杜克大学的研究人员就用ai算法成功研究出了让渣画质变清晰的方法，相关报道一出，就引发热烈讨论，今天我们就和兰博一起来了解一下这个惊艳四座的ai算法吧。
史无前例，马赛克瞬间变清晰
世界名校杜克大学的研究人员提出了一种ai算法，称之为pulse（photoupsamplingvialatentspaceexploration，通过潜在空间探索的照片上采样）。该算法可以将模糊、无法识别的人脸图像转换成计算机生成的图像，其细节比之前任何时候都更加精细、逼真。通俗来讲，就是根据输入的低分辨率图片，系统会生成一系列高清图像。
如果用以前的方法，想要把一张模糊的「大头照」变清晰，最多只能将这张照片缩放到原始分辨率的八倍。但是杜克大学的团队提出了一种新的方法，仅在几秒钟内，就可以把16x16像素的低分辨率（low resolution，以下简称 lr）小图，放大64倍，变成1024 x 1024像素的高分辨率（high resolution，以下简称hr）图像。并且他们的 ai 工具会「想象」出一些原本不存在的特征，即使是原本 lr 照片中无法看到的细节，比如毛孔、细纹、睫毛、头发和胡茬等，经过其算法处理后，都能看得一清二楚。我们来看一个具体示例：
领导该团队的杜克大学计算机科学家辛西娅·鲁丁（cynthia rudin）说：「以前从来没有像现在这样，能用这么少的像素，就创造出拥有大量细节的超分辨率图像。」在实际应用方向上，论文的共同作者sachit menon介绍称：「在这些实践研究中，我们只是用面部作为概念验证。但从理论上讲，该技术是通用的，从医学、显微镜学到天文学和卫星图像，都可以通过该技术改善画质。」小编也期待着此项ai技术可以在更多领域有所应用和发展。
评估：优于其他方法，得分接近真实照片
团队在著名的高分辨率人脸数据集celeba hq上评估了其算法，用 64×、32×和8×的比例因子进行了这些实验。研究人员要求40个人对通过 pulse 和其他五种缩放方法生成的1440张图像进行1到5的评分，而pulse的效果最佳，得分几乎与真实的高质量照片一样高。
从上图可知，hr为实际的高清人像数据集，得分仅比pulse高0．14团队成员表示，pulse可以从嘈杂、低质量的输入中，创建逼真的图像，即使原图连眼睛、嘴巴都无法辨认。这是其他方法都无法做到的。
不过，该系统暂时还不能用于识别身份，研究人员表示：「它无法将安全摄像头拍摄的失焦、不能识别的照片，变成真人的清晰图像。它仅会生成不存在但看上去很真实的新面孔。」
在具体应用场景上，除了上文提到的，该技术未来可能应用在医学、天文学之外，在大众层面也可以得到广泛运用。普罗大众拥有了这项黑科技之后，就可以把 n 年前的老照片变高清。
图像变动漫，深兰的这项技术火了
近期在图像处理方面有所建树的深兰也着实是火了一把。深兰科学院的算法专家们借助计算机视觉技术，基于机器学习和生成对抗网络（gan），对图像进行了风格迁移处理，处理过的图像可变为高品质动漫风格。由此，画师可将节省下来的大量时间，用于更多富有创造性的工作，从而产生更大的价值。而经典的老电影，也可以利用去燥，上色，转动画等一系列人工智能方法进行处理，来一次二次元的穿越，满足人们越来越多元化的视觉要求。看完转变的动画后，网友们十分惊讶，纷纷表示，这是让新海诚都失业的节奏。“创造日新日精，前进永不停止”，深兰从来没有停止过创新的步伐，一直在服务民生的道路上披荆斩棘，相信未来，深兰还会创造出更多的精彩。
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如果用以前的方法，想要把一张模糊的「大头照」变清晰，最多只能将这张照片缩放到原始分辨率的八倍。但是杜克大学的团队提出了一种新的方法，仅在几秒钟内，就可以把16x16像素的低分辨率（low resolution，以下简称 lr）小图，放大64倍，变成1024 x 1024像素的高分辨率（high resolution，以下简称hr）图像。并且他们的 ai 工具会「想象」出一些原本不存在的特征，即使是原本 lr 照片中无法看到的细节，比如毛孔、细纹、睫毛、头发和胡茬等，经过其算法处理后，都能看得一清二楚。我们来看一个具体示例：
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从上图可知，hr为实际的高清人像数据集，得分仅比pulse高0．14团队成员表示，pulse可以从嘈杂、低质量的输入中，创建逼真的图像，即使原图连眼睛、嘴巴都无法辨认。这是其他方法都无法做到的。
不过，该系统暂时还不能用于识别身份，研究人员表示：「它无法将安全摄像头拍摄的失焦、不能识别的照片，变成真人的清晰图像。它仅会生成不存在但看上去很真实的新面孔。」
在具体应用场景上，除了上文提到的，该技术未来可能应用在医学、天文学之外，在大众层面也可以得到广泛运用。普罗大众拥有了这项黑科技之后，就可以把 n 年前的老照片变高清。
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