壞掉的照片想要修復(fù)并不容易，現(xiàn)在 AI 學(xué)會(huì)了從破損照片中識(shí)別圖源數(shù)據(jù)，復(fù)原成清晰的照片。

來(lái)自 NVIDIA、麻省理工學(xué)院和阿爾托大學(xué)的研究人員日前發(fā)現(xiàn)了一種使用 AI 修復(fù)像素照片的方法——即便 AI 從未見(jiàn)過(guò)目標(biāo)照片的清晰版。

該小組使用深度學(xué)習(xí)教會(huì) AI 將圖像、文本或視頻拼湊在一起，從各種嘈雜零碎的信息中恢復(fù)圖像。這意味著 AI 可以突破以往的訓(xùn)練方式，不再需要依賴(lài)看過(guò)完整的照片來(lái)還原損壞照片的完整特征，從現(xiàn)在開(kāi)始，AI 可以?xún)H僅通過(guò)“損壞數(shù)據(jù)”的分析或者兩張以上的損壞照片來(lái)重建清晰的照片。

令人驚訝的是，AI 從“壞照片”或者說(shuō)“壞數(shù)據(jù)”中獲得的修復(fù)能力甚至有時(shí)候比參考完整圖樣還要強(qiáng)。

AI 通過(guò)利用損壞照片訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)，使得它不需要干凈的圖像，實(shí)驗(yàn)表明，受不同種類(lèi)破損侵蝕的懷舊照片在 AI 多次識(shí)別分析后，仍然可以產(chǎn)生與使用正常照片識(shí)別恢復(fù)的照片質(zhì)量“幾乎相同”的結(jié)果。關(guān)于該研究最令人興奮的一點(diǎn)還有，它可以顯著減少圖像渲染所需的時(shí)間——識(shí)別速度將以毫秒計(jì)。

這種基于深度學(xué)習(xí)的方法未來(lái)更大價(jià)值是應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，幫助 MRI（磁共振）掃描等的成像清晰度進(jìn)一步增強(qiáng)。