數十年來，將低解析度、充滿畫素方格的影像還原成高解析度的清晰影像，一直是科學家的目標之一，現在一群德國馬克斯普朗克機構的科學家利用 AI 機器學習技術，開發出了很有希望的演算法。
這個影像處理工具叫做 EnhanceNet-PAT，儘管現在還是無法奇蹟般地還原影像，但是和過去的嘗試相比的確有了可觀的成果。在 Digital Trends 報導中，研究員 Mehdi M.S. Sajjadi 說到，過去的演算法總嘗試要將影像完美還原出原本的像素，這是不可能的事（變成低解析度許多資訊就丟失了），因此就算是最頂尖的技術也只能還原出模糊的畫面。
這個演算法則是讓電腦學習各種真實世界的「材質」，他們輸入大量的影像來訓練機器學習，再讓它判斷並填入該有的材質細節。當演算法輸出成果後，科學家再回頭與原本的影像比對並調整演算法，比如讓邊緣更尖銳或者加入其他真實的草地質感等等。最終演算法就能不需要人類的輔助下自己輸出擬真的影像。
應用方面，Sajjadi 還提到可以拿來將老電影修復成 4K 解析度版本、修復年代久遠的家族照，甚至可以投入輔助其他尖端技術，如訓練神經網路讀出更清晰的影像，就能讓 Google 以圖搜圖更準或者幫自駕車辨識行人等障礙物。
相關論文報告詳閱康乃爾大學圖書館的 arxiv 平台。
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