電腦百事網6月29日消息 微軟研究院團隊 Ziyu Wan、Bo Zhang等人開發了一種新的基于AI的算法，用于通過深度學習方法恢復遭受嚴重毀壞的老舊照片。

與可以通過監督學習解決的常規還原任務不同，真實照片的毀壞很復雜，并且合成圖像和真實舊照片之間的域間隙使網絡無法運用。

電腦百事網獲悉，他們的新技術通過利用真實照片和大量合成圖像配對，提出了一種新穎的三重態域翻譯網絡。具體來說，他們訓練兩個變體自動編碼器（VAE）將舊照片和干凈照片分別轉換為兩個潛在空間。并使用合成配對數據學習這兩個潛在空間之間的轉換。

由于域間隙在緊湊的潛伏空間中是封閉的，因此這種轉換可以很好地推廣到真實照片。為了解決一張舊照片中混合的多種退化問題，他們設計了一個全局分支，該分支具有針對結構化缺陷（例如劃痕和灰塵斑點）的非局部塊，以及針對非結構化缺陷（例如噪聲和模糊度）的局部分支。兩個分支融合在潛在空間中，從而提高了從多個缺陷還原舊照片的能力。提出的方法在恢復舊照片的視覺質量方面優于最先進的方法。

請參見下面的視頻中演示的技術：

遺憾的是，微軟目前尚未提供一個演示站點來試用展示該技術。