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在新系统中，大量的图片处理任务是用低分辨率图片完成的，这样就可以大大缩短时间，降低能耗。采用新方法带来许多困难，因为机器学习系统输出的结果粗糙很多，新技术必须从粗糙结果推断出高清图像单个像素的颜色数值。

以前，研究人员尝试让机器学习系统学会一门技巧：增强低分辨率图片，系统会猜测遗漏像素的数值，然后提升分辨率。在训练时，研究人员向系统输入低分辨率图片，最终输出的却是高分辨率图片。方法看起来很好，但在实际应用中效果不好，为什么？因为低分辨率图片丢掉太多的数据。

加哈比与同事用两种技术解决此问题。首先，机器学习系统输出的结果不是图片，而是一组简单的公式，它可以对图片的像素色彩进行修改。在训练时，系统的性能如何由输出公式的表现来决定。

如何将公式应用于高分辨率图片的单个像素？那就要靠第二项关键技术。研究系统输出的是3D网络，16x16x8。网络16x16的一面对应原图像的像素位置，上面会堆叠共8层，它们对应不同的像素强度。每个网格单元都会有一个公式，它决定如何对源图像的色彩数值进行修改。

在网络16x16的一面有许多单元，每一个单元代表高清图片的几千个像素。假设每一组公式对应单元中央的一个位置，那么方块内每一个高清像素都是由四组公式决定的。

简单来说，该像素的色彩数值如何修改由方块四角的公式组合之后决定，它会根据距离判断。网络的第三维也这是样判断的，也就是对应像素强度的那一面。

汤姆猫美化包与Snapseed对比介绍

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Snapseed

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