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对于大多数像素化的图像，Depix设法找到单一匹配的结果。它假设这些都是正确的。然后，将周围的多匹配块的匹配在几何上与像素化图像中的相同距离进行比较。匹配也被视为正确。这个过程要重复几次。
当正确的块没有几何匹配时，它将直接输出所有正确的块。对于多匹配块，它输出所有匹配的平均值。
开发这个AI项目，Mellema并不是为了窃取信息，而是利用ECB和明文攻击的模式，提高信息保护技术。
在他看来，不知道如何破坏当前的保护模式，是信息安全中的常见陷阱。
Depix主要是针对打码文字的处理，而说到修复马赛克像素级别图片的技术，我们不得不提杜克大学的AI算法PULSE：
宅男福利？渣画质修复还要看杜克PULSE
杜克大学的AI算法PULSE（PhotoUpsamplingviaLatentSpaceExploration，可以将像素渣到马赛克级别的图片修复：
该算法可以将模糊、无法识别的人脸图像转换成计算机生成的图像，并且具有比之前任何时候都更加精细、逼真的细节。
按照之前的方法，想要把一张模糊的大头照变清晰，最多只能将这张照片缩放到原始分辨率的八倍。
而PULSE，可以仅在几秒钟内，就可以把16x16像素的低分辨率小图，放大64倍，变成1024x1024像素的高分辨率图像。
这种将像素放大64倍级别的，绝对是业界首次。
原本低分辨率照片中无法看到的细节，比如毛孔、细纹、睫毛、头发和胡茬等，经过PULSE算法处理后，都能看得一清二楚：
涉及到实际应用方向上，论文的共同作者SachitMenon介绍称：
「在这些研究中，我们只是用面部作为概念验证。
但从理论上讲，该技术是通用的，从医学、显微镜学到天文学和卫星图像，都可以通过该技术改善画质。」
