說到馬賽克，相信大家都不陌生。馬賽克從本質上講，就是一種將原畫面模糊化，并且打亂色塊分布，從而讓人不能知曉完整畫面的遮蓋手段。這種手段往往是為了遮擋一些不健康、較私密的畫面，在電影中是為了遮蓋一些讓人感到強烈不適的鏡頭，在圖冊中則是為了遮蓋圖片中的某些區(qū)域或者元素。

馬賽克誕生之后，去馬賽克的嘗試也隨之而生。隨著AI技術的快速發(fā)展，用它來去馬賽克也成為了諸多研究者技術攻關的重要課題。那么，AI去馬賽克的主流技術有哪些呢？

從目前來看，AI去馬賽克常用的就是SR超分辨率技術，它能將低分辨率圖片填補細節(jié)，給圖片增加像素點，從而使圖像變得更加完整、清晰和自然，整個過程對算力的要求比較高。

日前，美國杜克大學的研究人員發(fā)明了一種新的PULSE算法，它可以將低分辨圖片變成高清圖片，細致到毛孔、頭發(fā)都能神還原。據(jù)了解，杜克大學的方法有點不同，他們開發(fā)出了PULSE算法。雖然也是SR超分辨率技術，但它不是填補像素，而是先生成高清大圖，然后降低圖片分辨率與原始圖片對比，從中找到匹配程度高的圖像。

基于這樣的技術，PULSE算法甚至可以還原很多細節(jié)，包括人物臉部的頭發(fā)、毛孔、皮膚紋理等，實現(xiàn)逼真的畫面效果，真正達到AI去馬賽克的預期效果。

其實，早在2019年8月，來自慕尼黑工業(yè)大學的研究人員就提出了一種用于實現(xiàn)視頻超分辨率的新型 GAN——TecoGAN。據(jù)悉，GAN——TecoGAN發(fā)明的初衷是將低清晰度圖片，通過AI計算的方式來補齊像素，實現(xiàn)低清轉換高清。TecoGAN所使用的算法，就是人工智能機器學習的一種。

AI去馬賽克的應用，可以設計高清視頻、圖像設計、醫(yī)療影像輔助分析等多個層面。AI去馬賽克在醫(yī)療領域應用空間尤其廣闊。例如，對核磁共振圖像（MRI）掃描時，AI去馬賽克能夠用于圖像的降噪，方便醫(yī)師查看清晰、完整的圖像，而不需要面對滿滿的馬賽克，這就有助于醫(yī)生準確判斷患者的病情，從而制定理療方案。

不過，利用AI去馬賽克也很難達到十全十美的效果。雖然AI去馬賽克具有速度快、質量高的優(yōu)點，但是并不是百分百還原，和我們人腦想象出來的，也就是心中的質量還是有些差距的。在實際場景下，AI軟件檢測馬賽克是有條件的，如果圖片或者視頻質量不高，AI軟件很難檢測到馬賽克的存在，甚至整張圖都能被當成馬賽克來處理，這樣一來就與剛開始的想法相去甚遠了。

無論是馬賽克還是有搭載了“AI黑科技”的識別神器，一方面是為了保護個人隱私并保持良好的上網(wǎng)環(huán)境，另一方面是滿足個人喜好。而不管是為隱私照片打上馬賽克，還是為了醫(yī)學診療用AI去掉馬賽克，用戶都應該自覺遵守相應的法律法規(guī)和行業(yè)公約，在法律和道德允許的范圍內進行合理使用。

技術的更迭，讓人們從不同的角度和層面觀察周圍的世界。AI去馬賽克的誕生與應用，或許將會引發(fā)新一輪的科技市場爭奪，而能夠合規(guī)、有序地運用AI去馬賽克技術的企業(yè)，或許能在這條賽道上走得更遠。
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