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更新时间:2017-02-08 15:47
作者:匿名
都说“马赛克是影响人类进步的阶梯”,道理大家都懂的,不多赘述。而谷歌正在研发的黑科技,将完美解决这个问题,听起来相当不错。
Mashable给出的报道称,谷歌已经通过人工智能研发出了将模糊人脸变成清晰画面的技术,而这是他们深度学习项目的一个分支。
总的来说,谷歌AI通过自我学习,能够把只有64个像素(8X8)的模糊图片,变成更清晰的图片,听起来很夸张,但结果也相对复杂一些。
谷歌强调,图片去模糊变清晰的过程必须经过两个神经网络训练的两个阶段,第一个阶段涉及到“条件作用网络”(Conditioning Network),系统将会搜索其他类似经过压缩的高分辨率图片,寻找图案、颜色的相似关系。第二个阶段被称之为“优先网络”(Prior Network),这一阶段将会利用高分辨率图片的细节,对于模糊图片的部分进行填充。
两个神经网络训练阶段完成后的照片,将进一步被整合成为一张图片,从而实现最大限度的高分辨率还原。
此外,对于那些原有画面已经十分模糊的,谷歌不去强化这些像素,而是利用机器学习技术,猜测出更多的像素,从而提高画面的分辨率。
看到这样的技术,不少网友大呼“我的硬盘有救了”。
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更新时间:2017-02-08 15:47
作者:匿名
都说“马赛克是影响人类进步的阶梯”,道理大家都懂的,不多赘述。而谷歌正在研发的黑科技,将完美解决这个问题,听起来相当不错。
Mashable给出的报道称,谷歌已经通过人工智能研发出了将模糊人脸变成清晰画面的技术,而这是他们深度学习项目的一个分支。
总的来说,谷歌AI通过自我学习,能够把只有64个像素(8X8)的模糊图片,变成更清晰的图片,听起来很夸张,但结果也相对复杂一些。
谷歌强调,图片去模糊变清晰的过程必须经过两个神经网络训练的两个阶段,第一个阶段涉及到“条件作用网络”(Conditioning Network),系统将会搜索其他类似经过压缩的高分辨率图片,寻找图案、颜色的相似关系。第二个阶段被称之为“优先网络”(Prior Network),这一阶段将会利用高分辨率图片的细节,对于模糊图片的部分进行填充。
两个神经网络训练阶段完成后的照片,将进一步被整合成为一张图片,从而实现最大限度的高分辨率还原。
此外,对于那些原有画面已经十分模糊的,谷歌不去强化这些像素,而是利用机器学习技术,猜测出更多的像素,从而提高画面的分辨率。
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