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，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、頭發都能神還原。據了解，杜克大學的方法有點不同，他們開發出了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，包括人物臉部的頭發、毛孔、皮膚紋理等，實現逼真的畫面效果，真正達到AI去馬賽克的預期效果。

其實，早在2019年8月，來自慕尼黑工業大學的研究人員就提出了一種用于實現視頻超分辨率的新型 GAN——TecoGAN。據悉，GAN——TecoGAN發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、醫療影像輔助分析等多個層面。AI去馬賽克在醫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環境，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和行業公約，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，或許將會引發新一輪的科技市場爭奪，而能夠合規、有序地運用AI去馬賽克技術的企業，或許能在這條賽道上走得更遠。
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