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▲ 第三行是 Google 的修復算法，第四行是原圖參考 圖片來自：Google
接著，研究人員再利用神經網絡算法，逆轉高斯噪聲的破壞過程，通過反向復原的過程合成新的圖像數據，將從純噪聲圖盡可能地降噪，得到一張清晰的圖片 。
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▲ 圖片來自：Google
圖片修復的原理并不復雜，但是其中涉及到的算法并不簡單，為了修復出「一比一還原」的高清大圖，Google 的研究人員提出了超分辨率算法 SR3 和級聯擴散模型 CDM，通過大規模的圖片比對學習提高還原的準確性 。
值得一提的是，雖然我們一直用「馬賽克」來稱呼低分辨率的大像素低清圖片，但這和真正經過打碼的照片有著本質上的差異 。
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▲ 圖片來自：Google
Google 的還原算法之所以能夠將低清圖片變清晰，本質上是根據圖片本身所包含的正確圖像信息，通過龐大的數據庫里的無數圖像進行比對、匹配，最后得到模擬出的近似像素填充 。
而當照片被涂抹上馬賽克時，圖片所包含的圖像信息就會發生變化 。
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馬賽克算法簡單來說去在一個區域內，按照固定間隔，隨機選擇像素點的顏色，然后把區域內所有像素的顏色取得平均值，變成新的顏色填在方格里 。
經過打碼后，原本的像素信息都以丟失，得到的只是隨機算出的錯誤信息，這時再讓機器學習去還原，就像是要求它對著一道題目完全出錯的試卷做出正確答案，幾乎不可能答得出來 。
所以如果有人想用 Google 算法挖掘一些被抹掉的隱私信息，可以打消這個念頭了 。
你已經邁入了未來
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▲ 圖片來自：Google
Google 的高清修復算法最終很有可能應用到 Google 照片、Snapseed 等 Google 圖像處理軟件中，像 HDR、視角矯正等算法一樣成為我們的修圖工具之一 。
回到《銀翼殺手》電影上，Esper 其實是臺很有趣的機器，它有點是模擬技術與數字技術的融合 。
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一方面它很先進，人們可以用語音控制它，并且實現無損放大；另一方面它又很老套，有著清晰的大屏幕卻還是 CRT 結構，導入照片的過程還是從實體照片掃描 。
根據電影的效果，Esper 有可能是定點照片的某一處坐標后，通過精密的鏡片結構（顯微鏡）放大照片觀察 ?，F在來看，無損放大的想法很超前，但模擬技術顯然不是屬于現實的未來 。
對于現代人來說，拿在手里的手機和電腦就是每個人的「Esper」 。
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▲ 圖片來自：Adobe
如今照片早已完成了全數字化工作流的演變，用數字技術放大照片已經不是難事 。換句話說，其實你已經邁入了《銀翼殺手》所描繪的「未來」 。
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▲ 圖片來自：Adobe
圖像超分辨率一直是計算機視覺領域一個熱門的研究主題，Adobe 等公司都在開拓相關的圖像處理技術，在 Photoshop、Lightroom 等圖形處理軟件已經有所應用 。
以 Photoshop 為例，在導入了 RAW 格式圖片后，可以選擇「增強」功能的「超分辨率」功能，軟件會根據相似內容參照，豐富圖片的紋理，將圖片的分辨率放大 4 倍，整個過程大概需要一分鐘 。
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