万恶之源的马赛克真的能被AI破解吗？

　　其实之前就想详细聊聊这个话题，也找了几位精通破解技术的网友给我普及相关知识。虽然我实际操作经验不多，也没亲自尝试过复杂的破解程序，但理论上我还是能懂一些的，纯理论派。

　　因此，我们主要讨论理论层面的内容，不涉及具体的技术类软件程序。

1、马赛克是什么？

　　马赛克是一种对图形的模糊处理，它会将大量像素点合并成少数几个，使得图像区域变得模糊。简单来说，就是抹去了90%以上的像素点。这种处理是不可逆的，因为一旦像素被抹去，就无法再恢复其原有的细节。

2、破解是什么？

　　说AI破解马赛克并不准确，实际上，破解更多的是指像素的填充。根据AI计算的结果，将被抹去的像素点重新填充回去。这与AI增强有些相似，都是通过计算来填充像素点，使图像更清晰。但不同的是，马赛克模糊的图像像素更少，可供计算参考的数据也更少。

　　填充的原理可以理解为AI像灵魂画手一样，修复一幅缺失部分的画作。它根据周边信息，如船等细节，来想象并填补缺失的部分。虽然AI没有人类的想象力，但其强大的计算能力可以通过不断输入各种世界名画来填补缺失的部分。然而，最终成品可能与原图相差甚远。因为AI填充的本质是填充而非修复或破解。

3、填充效果取决于对AI的训练和模型喂养

　　我们可以把AI工具看作画师，需要消除马赛克的图形看作一张缺失的画。但这幅画没人看过完整的样子，只能让AI通过对有限的像素点进行放大分析，再填充像素进行绘画。在绘画前，首先要培养AI的画工和经验，即喂养模型。通过不断喂养模型，它才能从各种画作中吸取经验，再去修复那些缺失的部分。

　　一个成熟的去码AI需要喂养大量带有和无马赛克对比的图像数据包。在训练过程中，AI不断接收这些数据，通过反向传播算法调整模型参数，以最小化预测的无马赛克图像与真实无马赛克图像之间的差异。当然，因为是预测，所以出现与原图不符的情况也就不足为奇了。

　　所以所谓的AI破解其实是“AI再创作”或“AI P图”。现如今这项技术已经相对成熟并得到了广泛应用。虽然还没有达到以假乱真的程度但在某些层面已经相当不错了尤其是对于那些十几年前薄薄的素材来说确实可以称得上细糠了。

　　当然也存在一些AI消除效果不佳的情况原因主要有两点：一是像素点抹除得太狠；二是AI脑补的难度对于简单成像如动物、知名人物的脸等难度不高但对于比较少见且形状、细节不同的事物则难以准确计算。因此对于那些“千人千面”的东西AI只能从现有训练模型中P图凭空想象画一幅图上去。这也导致同一个人物填充上去的效果可能不同。尽管如此AI消除马赛克还是为很多人完成了“脑补”的过程并被认为是科技发展的一项福利。但需要注意的是没有工具可以真正意义上去除马赛克因此请理性看待AI生成的内容避免产生误解或误导。