人們都不喜歡馬賽克，以至于誕生出了“馬賽克阻止人類文明進步”的箴言。影片里看到馬賽克，你會索然無味;文檔里看到馬賽克，你會興致掃地……無數朋友都在尋找一個問題的答案——馬賽克真的是不可消除的嗎?有碼能不能用什么黑科技，一鍵變成無碼?
從原理上來說，馬賽克屬于永久性的信息丟失。馬賽克的原理很簡單，把大量的小像素點合并到一個大的像素點，并取平均色，就制造成了馬賽克。馬賽克顯然屬于不可逆運算，你無法從一個平均數，推斷出它是由哪幾個數平均而來的。
然而，馬賽克是否當真完全不可能還原?一般來說，要消除馬賽克，需要人進行想象腦補，然后把缺失的內容重新畫出來。這種方法效率低，而且效果并不穩定。近幾年AI技術的風行，帶來了很多不可思議的應用。最近，又出現了一些和AI去馬賽克相關的消息，一起來看看。
Depix
這是一款近來引起了熱烈關注的去碼工具。Depix在GitHub上進行了開源，它主要用于去除文字馬賽克。如果你是一名開發者，可以通過下面的鏈接進入到GitHub的頁面，來關注該項目。
Depix GitHub主頁：https://github.com/beurtschipper/Depix
我們先來看看Depix的效果。
Depix去馬賽克的效果，從上到下分別是馬賽克后的字符、用Depix還原的效果、原圖
雖然不是完美還原馬賽克，但也足夠驚人——能夠將一團不可名狀的東西，還原成為有一定可讀性的字符，這是人工也難以做到的。Depix是怎么做到這種程度的呢?
Depix的原理其實并不難理解。首先，Depix使用了一個文本表格，將這些文本打一次馬賽克。Depix使用的文本表格采用了De Bruijn sequence布魯因序列，這個序列包含了預期還原字符的2字符組合。
Depix的開發者認為，2字符非常重要，因為很多文本打馬賽克以后，一些馬賽克塊會是2字符的組合。例如下圖，某個馬賽克像素其實同時包含了“o”和“b”，2字符能提供更加精確的匹配。
最終，生成了一個馬賽克塊查找表。
接著，Depix就可以憑借DebBruijn序列的馬賽克查找表，來匹配想要還原的馬賽克文本了。一旦某個馬賽克文本的塊，匹配上了查找表中的結果，那么就會很大程度上還原成為比較精確的文字——雖然還不算完美，但效果已經足夠讓人辨認這是怎樣的字符。
簡單來說，Depix的原理是用讓馬賽克匹配已知的打碼數據，然后進行還原。這項技術的出現，對于用馬賽克隱藏密碼等場景，造成了挑戰。不過Depix顯然也有局限，它當前主要用于識別英文字母和阿拉伯數字，對于海量的漢字，Depix暫時還無能為力。
Google Brain
Depix讓人看到了文字去碼的希望，而Google Brain，則是圖像去碼方面的代表。Google Brain是Google開展的AI項目，其中對于圖像消除馬賽克的研究，可謂是非常深入。
Google Brain使用的是一種全新的像素遞歸超分辨率技術，通過大量高、低分辨率的采樣學習，然后得出規律來匹配修復結果。例如，Google Brain學習到了某種黑點是屬于眼睛，那么在還原馬賽克的時候，就可以把這種黑點還原成眼睛。從測試來看，效果的確不同凡響。
這樣的AI技術有什么用?去除馬賽克只是特定場合的具體應用，類似的算法在很多時候都可以發揮作用——只要當圖像需要修復的時候，就有用武之地。例如拍照片手抖了失焦了，糊成一片該咋辦?傳統的方法可能就是簡單粗暴的銳化了，而如果拍照APP使用AI技術，就可以“腦補”回丟失的細節和銳度，給你一張盡量可用的照片。
總結
除了上文所提到的，現在還有很多利用AI增強圖像的技術，例如Waif2x智能放大圖片技術，乃至NV家的DLSS技術，其實都和去馬賽克的AI有異曲同工之妙，都是通過AI“腦補”出不存在或者已損的圖像信息，來增強圖像清晰度。
在未來，隨著AI算法的完善、機器學習的積累以及硬件算力的進步，AI去碼、圖像增強還會有更多驚人的效果，或許在未來某一天，馬賽克將不再成為觀瞻的障礙吧。
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