全网最强 AI 视频去马赛克教程！跟破格子说再见 ...

网页而中间是谷歌的 AI 解码处理后的效果，分辨率达到 32×32 像素，提升了 16 倍。 Google Brain 还原低分辨率照片基于两项核心工具。 第一项是工具调节网络（conditioning network），通过海量人物面部照片来进行训练，让系统记忆学习到具有代表性的面部特征。

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这项研究是首次利用非侵入性的fMRI和基于GPT的AI语言模型来实现连续语言的解码，它为认知神经科学和人工智能领域带来了新的突破。 这项技术有望为失去语言能力或无法外部沟通的人提供一种新的交流方式，同时也为研究大脑语言机制和人类思维提供了一种新的工具。

但现在的ai技术，真的可以完全消除马赛克，百分百还原照片吗？ 其实，消除 马赛克 的算法 PULSE，在2年前就已经发布了。 通过算法脑补出打码的地方，帮助我们还原照片。

那么，这个不可思议的AI还原技术是如何实现的？ 据项目作者介绍，使用 Depix 将打上马赛克的文字恢复成原图，只需要简单的四步： 从屏幕截图中截取像素块作为一个选区。 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 …

本次主要分六个部分进行分享：第一是AI编解码的意义和挑战；第二是如何提升RD性能与解码速度；第三是如何提升主观质量；第四是跨平台解码；第五是优化延时和吞吐；最后介绍一个比较有意思的问题，对JPEG的无损二次压缩。

通过这三个步骤，高通 AI 研究院构建了一个 具有高效解码性能的 8 比特模型（8-bit model）。AI 解码的效果 在 Demo 设置中，高通 AI 研究院选取了分辨率为 1280×704（接近 720p HD）的视频，通过离线运行解码器网络和熵解码生成压缩的比特流。

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AI 编解码未来将长期与传统编解码并行发展. 针对 AI 编解码技术的兴起，侯纪磊博士表示，「只针对静止的图像而言，最早相关论文是在 2015 年底到 2016 年初发布的；最早专门介绍视频的 AI 编解码器技术的论文出现在 2018 年左右。 从 2018 年至今，短短 3 年时间，AI 编解码技术已经走过了传统编解码技术过去 30 年甚至更长时间走过的过程。 …

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在此次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站，来自镕铭半导体的刘迅思详细列举了目前常用的AI辅助编解码的方法，论述如何在硬件和软件层面将AI结合编解码的实践，探索新的标准和新一代编码器结合AI应该如何设计。

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查看自己显卡是否支持gpu加速. 查看gpu是否支持加速：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. 参考文章：https://www.codeformer.cn/?p=92. 如果不支持gpu加速只能cpu硬解，不建议安装。. 不过我是安装完后运行起来发现cpu跑满，温度达到90度，gpu却没变化，然后才去搜索出现这个 ...

CodeGeeX是一个基于AI大模型的编程辅助工具，可以实现自动代码生成、代码翻译、自动编写注释等功能，支持20多种编程语言。

首先，学习一个离散的 codebook 和一个解码器，通过自重构学习来存储面部图像的高质量视觉部分。 其次，使用固定好的的 codebook 和解码器，随后引入一个用于编码序列预测的 Transformer 模块，对低质量输入的全局人脸组成进行建模。

本文来自公众号“AI大道理”。 这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。 为了让识别出来的语音符合常规语言表达，引入了语言模型作为约束。 为了加速解码识别效率又引入了WFST解码机制。 解码本…