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

來自NVIDIA、麻省理工學院和阿爾托大學的研究人員日前發(fā)現(xiàn)了一種使用AI修復像素照片的方法——即便AI從未見過目標照片的清晰版。

該小組使用深度學習教會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圖像。這意味著AI可以突破以往的訓練方式，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練的神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)圖像修復，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。

這種基于深度學習的方法未來更大價值是應用在醫(yī)學領域，幫助MRI（磁共振）掃描等的成像清晰度進一步增強。