這套算法可以通過機器學(xué)習(xí)，將模糊的紋理描繪清晰。

當我們在打印照片、海報時，常常會因為照片模糊不清而頭疼。即使用PS的方法也難以把分辨率提升到清晰的程度。

最近，德國馬克斯·普朗克研究所的科學(xué)家研發(fā)了一套新的人工智能的算法，能有效處理模糊的照片，提高其清晰度，從而制作出分辨率高的照片，

通常情況下，單圖像超級分辨率（SISR）軟件會通過增加額外的像素來進行像素級的重建，并在放大的圖像上對周圍的像素進行平均化處理。但是，結(jié)果常常不能讓人滿意。平均化處理結(jié)果，只能整體提高一定的分辨率，畫質(zhì)仍然模糊。因為，SISR軟件并不會自動將模糊的畫質(zhì)描繪清晰。

而德國研究人員研發(fā)的這套名為EnhanceNet-PAT的新人工驅(qū)動替代算法，可以通過機器學(xué)習(xí)，將模糊的紋理描繪清晰。該算法的學(xué)習(xí)過程是，通過給出的數(shù)以百萬計的低分辨率圖像，將其放大，然后與高分辨率的原始圖片進行比較，感知差異并從錯誤中學(xué)習(xí)。

所以當這套算法應(yīng)用到一幅低分辨率圖片時，會利用智能算法，將模糊的地方描繪出來。當然描繪出的高分辨率結(jié)果并不一定符合原版，這個結(jié)果只是EnhanceNet-PAT算法想象出來的，然后相應(yīng)地添加了低分辨率圖像的像素。

有了這款軟件，就可以把模糊的照片變高清。而且高清后的圖片與原始圖片即使有誤差，也很細微。

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