整理 | 王曉曼
出品 | 程序人生 （ID：coder _life）
你所知道的 AI 技術能有多厲害？前不久炒得火熱的 AI 換臉技術，可以把人物的臉替換成別人的，京劇裏的“變臉”在現實中也能實現了，要有多神奇就有多神奇。
讓人意想不到的是，AI 還原馬賽克技術已經成熟到讓你無法想象的地步了。
近日，一個名爲 Depix 的項目火爆 GitHub，上線沒幾天，在 GitHub 上標星已超過11.3k，累計分支超過1.1k個。
（GitHub地址：https://github.com/beurtschipper/Depix）
據悉，Depix 能夠將打上馬賽克的文字解碼，恢復成原圖中的文字，但目前只適用於使用線性方框濾波器創建的像素化圖像。
從視頻《馬賽克在AI面前可能不安全了》中可以看到，被打碼的文字已經用馬賽克覆蓋的面目全非，完全看不出一點原始的痕跡，而用 AI 技術還原後的該文字，文字的排列基本可以看清楚，準確度也很高，稍加推理即可得到原始文字。
截圖來自：視頻《馬賽克在AI面前可能不安全了》
據項目作者介紹，使用 Depix 將打上馬賽克的文字恢復成原圖，只需要簡單的四步就可以實現：
從屏幕截圖中截取像素塊作爲一個選區。
在具有相同字體設置（包括文本大小、字體、顏色、hsl）的編輯器中，粘貼具有預期字符的 De Bruijn 序列。
製作一個序列的屏幕截圖，儘可能使用與創建像素化圖像相同的屏幕截圖工具。
執行如下命令：
python depix.py -p[pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png
同時，作者也分享了實現這一技術背後所用到的算法：
Depix 算法利用了線性盒濾波器分別處理每個色塊的特點，它對搜索圖像中的每一個塊進行像素化來尋找直接匹配。
對於大部分像素化的圖像，Depix 能夠找到單個匹配結果，它假設這些結果是正確的，然後將周圍多個匹配塊的匹配在幾何上與像素化圖像中相同的距離進行比較，並假設這些匹配也是正確的。這個過程重複幾次。
當正確的塊不再有幾何匹配後，Depix 將直接輸出所有正確的塊，而對於多匹配塊，它將輸出所有匹配的平均值。
雖然 Depix 算法輸出的結果並不太完美，但相比之前的其它技術而言，已經算不錯的了。
除了字符“密碼”，清除圖像馬賽克也一直備受關注，一些技術能將面目模糊的人像變得清晰可辨，例如谷歌的超強像素遞歸方案、杜克大學的 AI 算法 PULSE等。
（谷歌的超強像素遞歸方案）
（杜克大學的 AI 算法 PULSE）
對於這個項目的火爆，網上的質疑聲一片，不少網友擔心會不會方便壞人窺探人們的隱私，也有人爲那些草草打碼就以爲能隱藏機密信息的人“捏把汗”。
網友@山鬼花兮：研究的初衷是爲了提醒人們保護隱私？？？確定不是方便壞人窺探人們的隱私嗎？
網友@正則邱：這是基於大量人臉數據算出來的吧？反正我是不相信已丟失的細節能被還原
網友@Kang紫琪同學：所以一般馬賽克我都馬兩次以上……以前總覺得有軟件可以還原，居然現在才問世？
作者在文中寫到：該項目開發的初衷並不是竊取信息，而是爲了提醒人們注意信息安全。
無論是 AI 還原馬賽克文字還是還原人臉圖像，其初心都是科技向善。技術是一把雙刃劍，有利也有弊，我們在享受技術進步帶來的便捷時，也應該時刻警醒，不要將這些技術用於不良或非法用途。
對於這件事，你怎麼看？歡迎在留言區評論交流！
參考鏈接：
https://github.com/beurtschipper/Depix
https://mp.weixin.qq.com/s/K-t2OXo2fWtR7vIz1tpHqg
https://search.weixin.qq.com/k/RVBWUVBHaFhbRVZUQVFebkdfSk5eakdWVF5tR1dSblRYWiRHVFokJERv?scene=3
