AI 去马赛克达成？

连不上外网，求网盘

那么这个算出来的图片是否和原来的一样，还是看起来和原来的一样

@likaka 能打开啊，就是灰常慢。。。

。。。没懂这个软件咋用的

这个应该不是直接去掉小姐姐身上那种，而是让画面“模糊到清晰” 十六年前《豪杰解霸 3000 》可媲美？
http://tech.163.com/tm/030310/030310_85580.html

引用自吾爱破解：
关于最近的 AI 破解马赛克软件—— JavPlayer 原理分析，类 AI 换脸和 AI 脱衣

最近的 AI 破解修复马赛克软件有人说是假的是 AI 换的

这个不是画上去的,是通过大量 CPU 和 GPU 的 AI 运算把马赛克模糊化再锐化然后插值补偿损失得到的源视频还原。 前提是必须是薄码的!经过本人用之前流出片和发行版本的解码对比还原度高达 90%以上。 因此这个技术是可以肯定的,而且以后也许还会有提升的空间。 绝非换脸那种视频那么简单。 据说一般般的电脑配置跑 1 分钟的片段大约需要几十分钟。 可见复杂程度

Mosaic 的原理就是将 1 个 pixel 的颜色填满一个小区域，所以在平面图片上是无法还原的
但是…如果是 Mosaic 影片的话，一个 Mosaic 方格的中心点就会是原始的影像 pixel，用这方式每个 Frame 去逐步还原出原始影像
这样平均每秒就能还原上千点的 pixel，即使扣掉可能重覆的 pixel，只要几十秒的影片还原出来的程度也就很可观了
如果还能有专属影像处理的 AI 软体的话，要解析出接近无码的影片也就很有希望了

简单来说这个是真的而不是所谓的 AI 替换 你需要有个强大的 cpu 和 gpu 同时工作 经过软件修复而算出来的图像 影片只能选择 2016 年以前的薄码片 ，
已经有人做了好多完整高清的，相信不久就可以有许多这样的片子出现在网上了 ， 估计又有受害日本女明星为此隐退了，对了这款软件就是日本 DMM 公司做的，目前只有日语版，有兴趣的自己去 google 搜索就行了。
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关于以上解释的详细说明：
1、“把马赛克模糊化再锐化然后插值补偿损失得到的源视频还原”是什么意思呢？首先这不是忽悠，因为确实可以这样操作。首先把马赛克模糊化，丢掉一些图像信息，比如“格子”轮廓。然后锐化，使得接下来的图像轮廓突显。到这一步，其实像素比处理之前的马赛克影片的还要低。然后插值补偿就有搞头了，最经典的就是紧邻算法，根据像素点之间的距离赋予不同的权重，得到新的像素点。这怎么理解呢？就是比如她的有一处是“粉色 1.5 ”的，然后在该处的图像虽然被马赛克了，但是像素的参数值是取自源视频的，所以通过近邻插值，原本为“粉色 1.5 ”的就可以被修成近似的“粉色 0.9 ”或者“粉色 2.2 ”，不断重复直到最小变化阈值，最终有望修成“粉色 1.2 ”或者“粉色 1.7 ”。

2、“必须是薄码”又怎么理解呢？因为薄码意味着马赛克的格子比较大，丢失的像素就相对比较少。这样插值补偿的参数调整带来的误差就比较小。“修复”得到的结果就越接近“粉色 1.5 ”

3、“简单来说这个是真的而不是所谓的 AI 替换”，当然不是 AI 替换了，因为根本不涉及 AI，所谓的 AI 修复马赛克技术比这个要高端得多。举个例子，给你看七七四十九天的无码照片，然后马上拿个有码片给你，你的意识马上能“脑补”出有码片里的会是什么样的；而 AI 比你更加精密，因为有像素数据作为支撑，而不是人脑简单的“记忆-刺激-反馈”

这种从理论上来说就是不可行的吧…只能说看起来没有违和感，并不能还原成一样的

显而易见的是，原图是无法复原的，马赛克后像素剩余太少，也许剩余了 0.1%，也许剩余了 1%也许剩余了 3%，只能通过算法去创造一个相似的，看起来不冲突而已。

一般马赛克区域和周边区域的内容不会有太大的关联，所以即便有 AI 算法，创造出来的新内容是和原来的内容是无关的。
比如拍一个人人身像，把脸部内容涂掉了，算法是不可能通过周边可见的内容去复原（联网以图找图是一个思路，但是不适用于原创第一次发出来就马赛克了的图和视频），算法可能随便贴一个脸部上去，但是肯定不是原来那个人了。


十几年前还刚入行的时候，就有人在问，马赛克能不能还原，等我学了图像处理后终于明白了，咱可以给你造一个，剪一个过来，但是你想要原来的那个，那肯定是没有的。

但是某些行业还是适用的，比如最近流出来的那 12 分钟视频……

看过一个三上的。发现真心觉得一般。还是觉得厚码好！

马赛克的丢失的信息是找不回来的，了解信息论的人都知道。
不过文中有一个思路听上去有道理，就是视频中一帧的马赛克只能提取极少的有效信息，但是可以通过把一个视频中多个连续帧的有效信息组合起来，积少成多，再通过插值在一定程度上还原原始信息。

当然，这个方法要有效，需要推断出正确的马赛克公式以及运动轨迹。

我说最近推上好多买某些片子的无码版本（我看到的是泷泽萝拉），我还以为是官方泄露的，没想到是后期处理的

这算法叫 AI-脑补？

只能说看起来正常 但不是原来的版本了

@Umenezumi 是 Prestige 的泄露案吧····新闻报道过啊。

听上去是一个 mvtools 能搞定的事情。
不过马赛克取的是中心色这个假设本来就不见得是正确的。
马赛克也可以取平均色，这样就无法还原出原始数据了。

薄码不是格子小吗？
另外同意楼上，马赛克一般取平均色的吧，没法搞。

说个题外话，好奇岛国这方面业务这么发达，人口还负增长，男鱿从业人数比孟加拉还少，太夸张了吧，要是我们开放这方面，哈哈哈哈~

第一直觉不行，但看了上面的解释有可能。
就像上面说的，单独一帧肯定不行，但视频中人在移动，马赛克相对人也会有轻微的移动，这些差异会暴露一部分信息。就像你 123456 像素，一帧黑色盖住 135，246 轻微暴露真实信息，人移动后，可能就是 246 黑色盖住，135 暴露，帧数够多，暴露信息足够，再拟合还真是能还原。

厉害了。

@wingkou 比如 12345 个像素。
12 平均 100，稍微抖动，23 平均 50，再来几帧，各种组合，结合拟合，还真可能还原出信息。
前提是薄码，要是全黑没可能。

这个嘛.....打过马赛克的人应该都能明白去马赛克需要什么条件，以及什么情况下是无法去马赛克的，只能“创造新图”吧。

demo 呢

用了一下, 感觉就是在打马赛克的地方上了一层高斯模糊

@lagoon 香浓他老爷子早就解释好一切了。楼主也说了，90% 的准确度，这是符合信息论的。
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打码就是实打实地擦除了图像的信息，这种信息如果不知道其他额外信息，确实理论上是不可逆的。

但是这个场景你确实知道了额外的信息，那就是，“打码的都是私处”。

你就可以通过阅片无数的 AI 程序，来一定程度地弥补丢失的信息。

AI 去马赛克的难点根本不在于生殖器，AI 换脸都非常成熟了，换个生殖器还不是手到擒来的事，模糊那是模型没训练好而已。真正的难点在于马赛克不会光涂在生殖器上，超出的范围根本没办法修复，因为是什么都有可能，连数据集都没办法做。

不涉及 AI 的图像去模糊的例子：
smartdeblur.net

失焦模糊、运动模糊、高斯模糊之类，因为图片其实仍然有大量有效信息，所以容易还原出来。
格子状马赛克的有效信息量很少，但视频可以靠帧数弥补信息量，所以看原理也是可能的。

我记得 googlr 相机还是什么 google 产品就用过这个技术。

@lawsiki #6
@shyrock #9
直接用一个新色块糊上去的那种马赛克，那是近乎 100%丢失信息，铁定找不回来的。但是这种马赛克影响观感是其次的，人工处理成本高是实实在在的，现在估计很少用了。现在的马赛克技术基本都是自动图像处理，信息没完全丢失，还原就很有可能。而所谓的薄码，我很怀疑只是个障眼法，信息压根就没丢失。

https://github.com/thunil/TecoGAN
里面贴的 GitHub 地址

学过一段时间图像处理的人表示，无法还原... 只能脑补

香农祖师爷的棺材板盖不住了吧

算法要继续深入优化。不然一切都是瞎扯啊。

@shyrock 如果马赛克的地方全是信息冗余，极端的例子十分钟视频打了一秒码，应该是没问题的

@onion83 你这太暴露年龄了

用 GAN： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954