高清有码 有码变高清！AI一秒还原马赛克

像素不够。要不要以后再修图？

在知乎搜索低像素修图，结果是帮助帖刷的太多，从PS技能，插件神器到各种修图App，都有很多眼花缭乱的教程，重点是效果。

不过最近杜克大学的研究团队开发了一款AI修图黑技术PULSE，可以解决低像素的所有烦恼。据说可以将图像的原始分辨率放大64倍，任何画质都可以在几秒钟内变成高清逼真的图像。甚至马赛克的脸部图像，毛孔，皱纹，头发都能清晰还原。

马赛克秒改高清人像

PULSE是一种新的超分辨率算法，通过发掘潜力空，可以将16x16像素的低分辨率放大到1024x1024像素的高分辨率，在几秒钟内增加64倍，而传统方法最多只能放大8倍。

我们先来看一组例子。在修图行业最难处理的LR头像，在PULSE之后的几秒钟内就可以变成高清细腻的图像。

更重要的是，PULSE可以定位人脸的关键特征，生成一组分辨率更高的相似细节。虽然头像是镶嵌在画面上的，但是PULSE可以“想象”出眉毛、睫毛、头发、脸型等面部细节。以形成高清晰度和逼真的肖像。

而过度模糊产生的人像只是一张新的虚拟脸，实际上并不存在。因此，这种技术不能用于识别。例如，监控摄像头拍摄的失焦和无法区分的照片无法通过PULSE恢复为真实人像。

杜克大学研究小组的计算机科学家辛西娅·鲁丁说:“以前从未产生过如此超高分辨率的图像，它可以产生不存在的、看起来真实的新面孔”。

同时，她补充说，这项研究采用的技术可以广泛应用于医学、显微镜、天文学、卫星图像等领域。此外，研究小组已将论文发表到预先打印好的纸质图书馆arVix，并已被纳入IEEE计算机视觉和模式识别国际会议。

“减少损失”超越了传统的修图方法

对于一幅单反图像，传统的将单反分辨率与单反图像匹配以获得超高分辨率的方法往往会导致单反图像的感光度差、图像不平滑和失真。

在这项研究中，杜克大学的研究小组提出了一个新的想法，并提出了一种新的超分辨率算法PULSE。而不是遍历LR图像慢慢添加细节，而是找到HR对应的LR，通过“减少损失”得到SR图像。

原始左后，脉冲输出右后，左后对应右后

PULSE使用生成对抗网络，这是一种训练模型。顾名思义，就是通过对抗游戏的方式训练目标。它的主要结构包括一个发生器和一个鉴别器。在同一组照片训练中，一个负责训练接收到的图像并输出，另一个负责接收输出并检查是否足够逼真。

以下测试结果与原始图纸进行了比较:

图中第一行是原图，第二行是“降损”得到的HR对应的LR，第三行是PULSE得到的HR。可以看出，虽然与原图略有不同，但还原程度已经很高了。

论文表明，为了测试脉冲在随机共振中的优势，杜克大学的研究小组使用了四种不同的图像缩放方法对其进行比较。本研究使用CelebA HQ数据集中的1440幅图像，采用x8和x64的比例因子对LR人脸图像，尤其是眼睛、嘴唇和头发的细节进行测试。

PULSE有明显的优势，尤其是在X64分辨率下，模糊的头像完全恢复，尤其是眼睛、嘴唇等细节，其他方法很难达到这种效果。

此外，根据测试结果，研究人员使用了超分辨率感知中常见的MOS测试方法，并邀请了五名评分者对图像结果进行1到5的评分。结果表明，HR源高清图像的分辨率得分为3.74，而PULSE达到3.60，仅为0.14，几乎达到了真实高质量图像的水平。

然而，研究人员也承认脉冲并不完美。与专业原图相比，其产生的高分辨率图像仍有一定差异。但是随着技术和工具的提高，这个技术也会有一点点的提高。

现在研究团队已经发布PULSE到Github开源平台，收获了569颗星。修图有困难的朋友可以安装体验一下~