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    “还真是麻烦，”云涛作为用户却不关心程序员的烦恼，却是随口打听起了他的项目进度。

    “话说羊老大，你那个下马软件做到什么程度了？”

    听见云涛提起这个话题，向同学也是起了好奇心，忙不迭地追问道：“从上次发布试用版到现在已经过去一个月了，新版本也该发布了吧？”

    男生们口中的下马，却不是时政新闻里的工程停工、官员解职，而是特指清除图像上的马赛克。自从马赛克出现，广大观众就想着干掉这些碍眼的累赘，却始终未能如愿。直到近年人工智能技术取得突破，AI可以通过机器学习为低分辨率图像添加推测细节，这才使得下马有了一定的可能。

    谷歌、蜜蜂、脸书等公司相继推出自己的图像超分辨率开源框架，向世人展示了将低分辨率图片和视频转化为高分辨率图片与视频的能力。

    低分辨率图像本身丢失大量信息，AI只能根据算法猜测合适的像素加以填充，是以修复重建得到的高分辨率图像总是存在瑕疵。即便如此，相关厂商还是积极将相关技术推向市场，试图在使用中收集更多数据进一步完善它们。

    蜜蜂软件率先是在蜜蜂播放器手机版上搭载超分辨率技术，有效提升了低清图像和视频观看效果，接着又将这项技术引入手游开发，使得手游图像可以拉伸到4K分辨率而不出现明显锯齿和颗粒感，有效提升了手游的视觉体验。

    英伟达公司今年隆重推出的RTRT（实时光线追踪）、DLSS（深度学习超级采样）、DLAA（深度学习抗锯齿）技术，归根究底其实都是深度学习图像超分辨率技术的不同应用。正是因为引入了这两项技术，才能用消耗较小的资源消耗得到较高品质的高分辨率图像，从而实现性能与效果的再次平衡。

    同样的，深度学习超分辨率技术既然可以提升全局分辨率，当然也能用来提升特定部位的分辨率。然而让广大观众失望的是，这些厂商完全没有涉足这一领域的想法，毕竟打码是法律要求，下马属于违法。

    左等不到右等不得，一些动手能力强大的观众便试着自己动手。还好这帮商业公司虽然无心帮忙，却都推出了各自的开源框架供全球爱好者免费研究。只要读懂相关规则，再找到类似的范例参考学习，有编程基础的人就能用开源框架做出自己想要的产品，当然具体效果和实现效率就要因人而异了。

    “哪有那么容易啊？”遭遇用户催更，杨逸群却是叫起苦来，“你们的要求实在太过，这一个月我都在和色差作斗争，距离完全解决还需要一段时间。”

    “没关系，半成品总该有了吧？”云涛翻身坐起，目光灼灼地看着羊老大，“刚好我这边有一包10月动漫合集还没看，正好检验一下你的软件成色。”

    “你怎么不早说？”杨逸群也是翻身坐起：“下载占用宿舍带宽，所得理应分享交公，藏着掖着可不是好同志！”

    “这不是双11忙忘了么？”云涛边穿衣服边说，“放心，我也没看呢。”

    “这还差不多！”杨逸群抓起上衣套在脑袋上，心思却已经飞到了自己的电脑上。

    “一起一起！”向远图同样躺不住，忙不迭地抓起了自己的衣服。

    前后不过两分钟，宿舍里很快响起了久违的日语对话声。

    十分钟后，房门忽然传来响动，云涛第一时间按下老板键隐藏播放器，同时在15秒内完成了启动浏览器、点击视频网站、点击播放视频的一系列操作，这才扭头看向门口。

    片头广告声很快响起，门口的周舟很快就从愕然中回过神来，笑着摆了摆手：“放心，没有老师没有舍管也没有学生会！”

    “我去！”云涛抬起因为快速动作而微微抖动的右臂，“回来也不说发个短信，差点儿没让你吓死！”

    “你们看片不锁门，自己吓自己，跟我又有什么关系？”周舟走到他跟前，“呶，浓豆浆还有甜豆花病号套餐！话说涛哥你都上火上到吃流食了，怎么还敢在宿舍看片，就不怕火上加火么？”

    “这次不一样，我们这是检验羊老大的软件来着。”


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