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

來自 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 從未見過目標照片的清晰版。

該小組使用深度學(xué)習(xí)教會 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，不再需要依賴看過完整的照片來還原損壞照片的完整特征，從現(xiàn)在開始，AI 可以僅僅通過“損壞數(shù)據(jù)”的分析或者兩張以上的損壞照片來重建清晰的照片。

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

AI 通過利用損壞照片訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)圖像修復(fù)，使得它不需要干凈的圖像，實驗表明，受不同種類破損侵蝕的懷舊照片在 AI 多次識別分析后，仍然可以產(chǎn)生與使用正常照片識別恢復(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還有，它可以顯著減少圖像渲染所需的時間——識別速度將以毫秒計。

這種基于深度學(xué)習(xí)的方法未來更大價值是應(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一步增強。