说到镶嵌画这小东西，始终年来都让人又爱又恨。

这小东西让人恨在甚么地方性，我就不嗯了吧？

诸位老驾驶员很大比我那个 18 岁的少年懂的多了去了。

再者爱呢，就爱在他们在贴文、博客等SNS互联网平台登出相片或是个人隐私关键信息的这时候，能优先选择用镶嵌画把关键的关键信息给模糊不清掉。

他们都误以为，如果打了镶嵌画就能避免让他们看见他们不该被他们看见的关键信息。

但实际上啊这般吗？

不不不，那时我要要用现实生活凶残地刺破他们那个设想。

就在前两天，GitHub 上有两个 AI 工程项目忽然吞没了热榜，到为止，它早已赢得了 10.1K 的隆哥蒙。

而那个 AI 工程项目叫作 Depix，主要就功用是用做去除镶嵌画，还原成字符串公钥的。

换句话说，他们发在SNS互联网上的相片，即便给个人隐私关键信息打了码，若非鬼神也能想方设法除去镶嵌画，窃取你的关键信息。

TNUMBERHz12V4，狐妹先给我看下设计图，来断定呵呵我没错无中生有的。

你看一看，第二行的镶嵌画早已打的够得实了吧，结论却是被音频出了。

那问题来了，这到底是啥技术，它是怎么做到把这么得实的镶嵌画去掉，来还原成字符串关键信息的呢？

首先，他们需要了解呵呵镶嵌画是啥。

镶嵌画，其实是一种将影像特定区域的色阶细节像素化并造成色块打乱的效果。

说的简单点，目的是为了让特定区域色块打乱，变得无法辨认。

而在此种处理图像的方法中，线性盒滤波器是其中一种比较常见的处理方式。

我知道那个名词对他们来说有点陌生，但那个 AI 工程项目，恰恰是利用了此种确定性的算法，来达到除去镶嵌画的目的。

说实话，狐妹仔细研究了呵呵除去镶嵌画的过程，确实不是我此种普通人能理解的程度。

总之，那个 AI 工程项目在处理字符串的这时候，使用待处理字符串的德布鲁因序列（De Bruijn sequence），将其粘贴到相同的编辑器中，然后截图。

那个截图，主要就是用来做相似块的查找图像。

总之……是经历一系列的匹配和推理，演算出比较合适合理的去像素化结论。

Depicx 大概是通过这样的办法，来达成除去镶嵌画还原成字符串公钥的目的。

虽然那个 AI 工程项目不很大完全能做到绝对正确，但你看一看这么高的隆哥蒙数就能想到，其效果应该是非常不错的。

所以说啊，他们以后在SNS互联网平台上晒有个人隐私关键信息的相片的这时候也要注意了，即便你打了镶嵌画，也未必是安全的啊。

当然，那个 AI 工程项目只是用来还原成字符串关键信息，对于相片关键信息的镶嵌画，之前小狐也有推送过类似的文章。

对于还原成相片镶嵌画，也有类似的 AI 工程项目出现，这款软件的名字叫PULSE。

相比较之下，那个的可能准确度会比字符串的低一些。

倒推 模糊不清图，是那个工程项目工作的原理。

还原成相片镶嵌画嘛，说白了，是凭着经验去 AI 猜图。

而 PULSE 模型则是基于 NVIDIA 的StyleGAN算法进行开发，运用生成图像倒推模糊不清图，相似的才能够输出！

它会通过你所给的相片逐个像素细节进行比对，从而找出并输出比对关键部分相似度最高的那张相片。

我都能猜到我想要用此种除去镶嵌画的工具去干嘛，但我不得不劝诫我：

之前我也跟他们说过了，既然是猜图，那也得数据库里能找到相似的相片。

那么问题就来了，那个准确度其实并没有那么高，所以就会发生此种事：

所以说啊，他们清醒一点，脑子里想一些健康向上的事情好吗。

小电影也就罢了，还有人用此种技术去窃取他们的人脸关键信息和个人隐私关键信息，这就过分了。

不管是用除去镶嵌画的工具去给他们的人脸相片和个人隐私相片音频，却是同样过分地用科技创新去窃取他人的个人隐私关键信息，这都是非常不好的事情。

毕竟科技是向善无罪的，错的永远是那些别有用心鬼神。

参考资料：

雷锋网 | 被狠狠打了镶嵌画的相片，就这样被AI还原成了