AI深度學習技術，使缺損的圖像變得清晰成為現實

如果原始圖像資料不完整，那麼獲得的圖像肯定不清晰，想要修複并不容易，現在 AI 學會了從破損圖像中識别圖源資料，複原成清晰的照片。

來自 NVIDIA、麻省理工學院和阿爾托大學的研究人員日前發現了一種使用 AI 修複像素照片的方法——即便 AI 從未見過目标照片的清晰版。

該小組使用深度學習教會 AI 将圖像、文本或視訊拼湊在一起，從各種嘈雜零碎的資訊中恢複圖像。這意味着 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，從現在開始，AI 可以僅僅通過“損壞資料”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“壞資料”中獲得的修複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網絡來實作圖像修複，使得它不需要幹淨的圖像，實驗表明，受不同種類破損侵蝕的懷舊照片在 AI 多次識别分析後，仍然可以産生與使用正常照片識别恢複的照片品質“幾乎相同”的結果。關于該研究最令人興奮的一點還有，它可以顯着減少圖像渲染所需的時間——識别速度将以毫秒計。

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