有人说，马赛克的发明是人类文明史上的一次重大“逆转”。也有人说，马赛克是阻碍人类进步的绊脚石。从功能上来说，马赛克是一种覆盖原图的手段，有利也有弊。从技术上讲，马赛克的原理是将某个像素点的颜色涂抹到整个范围，从而导致原有的绘画信息丢失。因此，这个过程是不可逆的。在个人隐私极易泄露的互联网时代，每个人都可能会用马赛克来遮盖平板电脑上的敏感信息。例如，身份证号、姓名、地址，经过马赛克覆盖后，可以有效达到保护信息安全的目的。
但同理，在影视漫画中，每当出现不宜儿童或血腥暴力的场景，都极有可能伴随着厚厚的马赛克。哪怕是严肃的画面，只要带上马赛克，画风就会变得怪异。虽然老司机已经练就了“心中无码自然高清”的境界。但是看有代码的电影，总是如擦靴子，如卡在喉咙。
俗话说，XX就是科技生产力。自从人类世界出现了马赛克，自然就有人关注如何编码。长期以来，号称能够去除马赛克的软件层出不穷，但其中绝大部分都是卖狗肉的恶意软件。不过，近日在Github上又出现了一款号称可以抹去马赛克还原原样的神器，引起了国内外的热议。这个工具叫做Depix，上线没几天，在GitHub上的star就超过10000颗，至今累计分支数已经超过1.3k。
让它流行的是下面的效果：如图，线条是经过一层厚厚的马赛克完全像素化后的文字内容，完全看不出原来的痕迹。第二行是AI还原的内容。可以看出内容已经基本还原，准确度很高。第三行是根据第二行稍微推理得到的原密码。
是的，那些难以还原，甚至理论上无法还原的文字，都被Depix重码还原了！这意味着，即使你将自己的姓名/身份证号码/电话号码等个人敏感信息打马赛克后发布到网络上，也有可能被他人窃取。那么，这个不可思议的AI还原技术是如何实现的呢？据项目作者介绍，使用Depix将马赛克文字还原成原来的样子，只需要四个简单的步骤：
从截图中裁剪出一个像素块作为选区。在具有相同字体设置（包括文本大小、字体、颜色、hsl）的编辑器中，粘贴具有预期字符的 De Bruijn 序列。制作一个序列的屏幕截图，尽可能使用与创建像素化图像相同的屏幕截图工具。执行如下命令：
python depix.py -p[像素化矩形图像] -s [搜索序列图像] -o output.png 我们知道编码是像素化处理的一种手段，它实现了一个通过降低图像特定区域的层次细节和打乱色块来实现模糊图像效果。线性盒滤波器是比较常见的处理算法之一。如下图，一个表情编码后，实际上被分成了四个色块，每个色块被色块的平均值覆盖，最终形成一个像素化的表情。由于丢失了原始信息，因此无法直接反转过滤器。
Depix的算法利用linear box filter的特性，分别处理每个色块，对搜索图像中的每个色块进行像素化，找到直接匹配。简单来说，Depix的技术原理就是把拼接区域的内容分成很多小块，然后用算法计算覆盖每个小块内容的平均值。目前Depix工具还是一个特定领域的工具，只适用于使用线性盒滤波器创建的像素化图像，主要支持英文半角以下的英文字母、数字和符号。
经测试，大多数英文字母、数字和符号都可以被Depix正确识别。但开发者在研究过程中发现部分连字无法正确识别，需要进行改进。虽然 Depix 算法的输出并不完美，但与之前的其他技术相比，已经算不错了。
有关Depix的消息一经发布在网络上立即引起热议，不少网友对这项技术表示了深深的担忧。开发者强调，开发这个AI项目的目的不是窃取信息，而是利用ECB和明文攻击方式来提高信息保护技术。他还在博客中建议，出于安全考虑，请不要使用马赛克。方法是直接用黑条或白条覆盖需要覆盖的区域，算法无法恢复。
当然，除了Depix，还有很多尝试还原马赛克内容的开源项目。此前，扩展粉还给大家介绍过一种叫做PULSE的算法——它可以根据模糊的马赛克像素“画”出一张新脸，几秒内可以将原始分辨率放大64倍，任何渣画质都可以秒变高清逼真图像。眉毛、睫毛、毛孔、皱纹、毛发都可以得到修复。
关于此类项目的火爆程度，网上有很多质疑声。这些人工智能技术不可避免地被一些人用于不良或非法目的。可以预见，AI马赛克修复技术会越来越成熟，未来去马赛克的伦理和法律方面也会越来越复杂。
去除照片马赛克恢复原图的教程到此结束，再厚的马赛克也能清理干净。
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