说到马赛克这东西，一直以来都让我难以割舍。
这东西令人恨在哪儿，我不明说了吧？
诸位老湿机一定比我这个 18 岁的美少女懂的多了来到。
对于喜欢呢，就喜欢在我们在微信朋友圈、新浪微博等社交网络平台里发相片或是个人隐私信息的情况下，可以选取用马赛克把主要的信息给模糊不清掉。
大家都认为，只需打马赛克就能防止让别人见到自身不愿被其他人看见的信息。
但实际上真的是如此吗？
呵呵呵，今天我务必要用实际残酷地摧毁大伙儿这一念头。
就在前几日，GitHub 上有一个 AI 新项目忽然冲到了热搜榜，到现在为止，它早已取得了 10.1K 的星标。
而这一 AI 新项目称为 Depix，关键作用便是用来消除马赛克，复原字符登陆密码的。
换句话说，大伙儿发在社交媒体上的图片，就算给私人信息信息打码，用心的人也可以想方设法除去马赛克，窃取你的信息。
来呀来呀，狐妹先给大家看下设计效果图，来证实一下我并不是胡编的。
你看一下，第一行的马赛克早已打的够严紧了吧，結果依然被编解码出来。
那那么问题来了，这究竟是什么技术性，它是怎么保证把那么严紧的马赛克除掉，来复原字符信息的呢？
最先，大家必须了解一下马赛克是什么。
马赛克，实际上是一种将影象特殊地域的色彩平衡关键点像素化并导致图形弄乱的实际效果。
说的通俗一点，目地也是因为让特殊地区图形弄乱，越来越没法分辨。
而在这类解决图形的方式 中，线形盒过滤器便是这其中一种非常普遍的处理方法。
我明白这一专有名词对我们而言有点儿生疏，但这一 AI 新项目，刚好便是运用了这类可预测性的优化算法，来实现除去马赛克的目地。
坦白说，狐妹细心分析了一下除去马赛克的全过程，的确并不是我这类平常人能明白的水平。
总而言之，这一 AI 新项目在解决字符的情况下，应用未处理字符的德布鲁因编码序列（De Bruijn sequence），将其黏贴到同样的自定义中，随后截屏。
这一截屏，关键是拿来做类似块的搜索图象。
总而言之……便是历经一系列的搭配和逻辑推理，演算出比较适合有效的去像素化結果。
Depicx 大约便是利用那样的方法，来达到除去马赛克复原字符登陆密码的目地。
尽管这一 AI 新项目不一定彻底能保证肯定恰当，但你看一下那么高的星标数就能想起，其实际效果应该是十分好的。
所以说啊，大伙儿之后在社交网络平台上晒有私人信息信息的相片的过程中也需要注意了，就算你打马赛克，也并非是可靠的啊。
自然，这一 AI 新项目仅仅用于复原字符信息，针对图片信息的马赛克，以前小狐也是有消息推送过相似的文章内容。
针对复原相片马赛克，也是有相似的 AI 新项目发生，这款系统的姓名叫 PULSE。
相较为下，这一的很有可能精确度会比字符的低一些。
“ 倒算 ” 模糊不清图，就是这个新项目工作中的基本原理。
复原相片马赛克嘛，简言之，便是凭借工作经验去 AI 猜图。
而 PULSE 实体模型则是根据 NVIDIA 的StyleGAN 优化算法开展开发设计，应用转化成图象 “ 倒算 ” 模糊不清图，类似的才可以輸出！
它会根据你所给的图片逐一清晰度关键点开展核对，进而找到并輸出核对重要一部分相似之处最大的那张图片。
我还能猜中你们要想用这类除去马赛克的专用工具去干什么，但我迫不得已劝导你们：
以前我就跟大家讲过去了，即然是猜图，那也得数据库查询里能寻找差不多的图片。
那麼问题就来了，这一精确度实际上并没那麼高，因此便会产生这些事：
所以说啊，大伙儿醒悟一点，脑中想一些身心健康往上的事儿好么。
岛国电影也就而已，也有人买这类技术性去窃取他人的面部信息和个人隐私信息，这就过分了。
无论是用除去马赛克的专用工具去给他人的人脸照片和隐私照片编解码，或是一样太过用自主创新去窃取别人的个人隐私信息，这是十分不开心的事。
终究高新科技是从善没罪的，错的始终是这些居心叵测的人。
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