有码一键变无码？AI黑科技真的能去马赛克吗？

【PConline杂谈】人们不喜欢马赛克，以至于“马赛克阻挡人类文明进步”的座右铭诞生了。当你在电影中看到马赛克时，你会变得迟钝；当你看到文档中的马赛克时，你会失去兴趣……无数朋友在寻找一个问题的答案。马赛克真的不可避免吗？有代码能不能用什么黑科技，把一把钥匙变成无代码？

原则上，马赛克属于永久性信息丢失。马赛克的原理很简单。将大量的小像素合并成一个大像素，取平均颜色进行拼接。马赛克显然是一个不可逆的操作，你不能从一个平均数中推断出它是从哪些数字中平均出来的。

但是，马赛克真的不可能还原吗？一般来说，为了消除马赛克，人们需要弥补自己的想象力，然后重新绘制缺失的内容。这种方法效率低且不稳定。近年来，AI技术的普及带来了许多不可思议的应用。最近有一些关于AI去马赛克的消息。让我们来看看。

Depix

这是一个最近备受关注的去编码工具。Depix是GitHub上的开源，主要用于去除文字马赛克。如果你是开发者，可以通过下面的链接去GitHub页面关注项目。

Depix GitHub主页：https://github.com/beurtschipper/Depix

我们先来看看Depix的效果。

Depix的去马赛克效果，从上到下是马赛克后的人物，用Depix还原的效果，原图

虽然还原马赛克并不完美，但——能够将一组不可描述的东西还原成具有一定可读性的字符，这是手工很难实现的，已经足够令人惊叹了。Depix是如何达到这个水平的？

Depix的原理不难理解。首先，Depix使用一个文本表将这些文本拼接一次。Depix使用的文本表采用了De Bruijn序列的Brewin序列，该序列包含预期恢复字符的2字符组合。

德布鲁因序列

Depix的开发者认为2个字符很重要，因为很多文字拼接后，有些拼接块会是2个字符的组合。例如下图中，一个镶嵌像素实际上同时包含“O”和“B”，2个字符可以提供更精确的匹配。

通过2字符匹配，可以准确识别相应的字符

最后，生成镶嵌块查找表。

然后，Depix可以将待恢复的镶嵌文本与DebBruijn序列的镶嵌查找表进行匹配。一旦马赛克文本块与查找表中的结果匹配，它将被恢复为更准确的字符——。虽然不完美，但效果足以让人认清是什么样的性格。

简单来说，Depix的原理是将马赛克与已知的编码数据进行匹配，然后进行恢复。这项技术的出现对用马赛克隐藏密码等场景提出了挑战。然而，Depix显然有其局限性。目前主要用于识别英文字母和阿拉伯数字。对于大量的汉字，德佩克斯暂时无能为力。

Google Brain

Depix让人们看到了文本去编码的希望，而Google Brain则是图像去编码的代表。谷歌大脑是谷歌推出的一个AI项目，其中对图像马赛克消除的研究非常深入。

Google Brain采用了全新的像素递归超分辨率技术，通过大量的高分辨率和低分辨率样本进行学习，然后获取规则来匹配修复结果。比如谷歌大脑了解到某个黑点属于眼镜，所以在还原马赛克的时候，可以还原到眼睛。从测试来看，效果确实显著。

谷歌的图像去编码人工智能

这样的AI技术有什么用？马赛克去除只是特定场合的特定应用，类似的算法在很多情况下都能发挥作用。比如拍照的时候，我的手会抖，对焦不准。如果我把它们粘贴成一片该怎么办？传统的方法可能是简单粗暴的锐化，但如果照片APP使用AI技术，可以“弥补”失去的细节和锐度，给你一张尽可能好用的照片。

总结

除了上面提到的，还有很多使用AI进行图像增强的技术，比如Waif2x智能图像放大技术，甚至NV家族的DLSS技术。事实上，它们都类似于用于去马赛克的AI，后者使用AI来“补脑”不存在或损坏的图像信息，以增强图像清晰度。

未来随着AI算法的改进、机器学习的积累和硬件计算能力的提高，AI去编码和图像增强将会有更惊人的效果。也许在未来的某一优艾设计网_PS问答天，马赛克将不再成为观赏的障碍。