最近，Google Brain 开发出一款新软件“zoom,enhance!”，能够将像素较低的粗糙画面或马赛克变成实际影像，据称这一软件将服务于执法（如在模糊影像中分析犯罪嫌疑人的面部）。
如下图所示，左边为 ※※※ 测试影像，中间是软件运算后输出的 32x32 清晰版，最右是 Ground truth 真实标准，即 AI 学习时的标准影像。那么这个软件到底是如何“无中生有”的呢？其实它是通过人工神经网络技术来进行对比运算，利用两套人工神经网络 Conditioning network 与 Prior network 分别对图片进行处理。一个将网络中的大尺寸图片缩小至 ※※※ 像素进行对比，另一个则负责分析输入的影像。
因此在运算时只是基于参考大量图片后，扩展额外的细节，最后输出，因此并不代表运算影像就是最终的真实照片。
运算过程：
据报道，Google Brain 的新技术在实际测试中相当成功。当把计算出的图像和真实照片比对时，有 10% 的测试者猜错了，而卧室照片有 28% 的人被运算图像欺骗（如达到 50% 则表示影像无法区分真假）。
其他运算照片：
但实际上，要运算出人脸是相对困难的。相比于静物，人脸的细微特征更难以“估算”，因此正如上图所示，容易出现较多运算失败的例子。也正因如此，尽管这一软件的概念十分有趣，但如果真的想用于执法，以目前技术来看绝对会抓错人。但对于摄影师而言，或许可以拯救一张小尺寸照片。
完整论文的地址为：Pixel Recursive Super Resolution
