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在看岛国的影片时，往往在一些不可描述的部位就被打上了马赛克，让人觉得意犹未尽。但是最近，谷歌突破性的解决了这个难题。Google Brain在提升图片分辨率方面取得了突破性进展。他们已经成功将8*8（毫米）网格的像素马赛克转换成为肉眼可辨识的人物图像。

  整个复原过程使用了两种神经网络。首先介绍的是调节网络（Conditioning Network），它将低分辨率照片和数据库中的高分辨率照片进行对比。这个过程中迅速降低数据库照片中的分辨率，并根据像素颜色匹配一堆同类照片。

接下来介绍的是优先网络（prior network），它就会猜测那些细节可以作为高分辨率照片的特征。利用 PixelCNN 架构，该网络会筛查该尺寸的同类照片，并根据概率优先对高分辨率照片进行填充。例如，在论文提供的例子中，提供的同类照片是名人和卧室，优先网络根据优先级最终确认了名人的照片。优先网络会在低分辨率和高分辨率照片中做出决定，如果发现鼻子的可能性比较大，就会选择鼻子。接下来，两个神经网络的最佳猜测就会进行整合最终的图像。