海思AI Super Resolution，让每一个细节爽脆出现！

改革春风吹满地，海思芯片真争气

算力高达9个T，视频翻新更给力！

小伙伴可能有一些善意友好的疑问

无图言卵不可信，你吹什么彩虹X？

好，睁大你的卡姿兰大眼睛

今天，就是见证奇迹的时刻。

第一组图片，走你👇

这组图片中究竟是什么？（温馨提示：一只动物）

围观群众非常不满：这分明是一组花里胡哨的马赛克

为了看清楚这组马赛克究竟是啥

我们借助海思芯片黑科技

基于AI的Super Resolution

将输入的低分辨率图像通过处理放大到更高的分辨率，并用算法在高分辨率图像中增加相应细节

传统SR技术01主要的工作就是细节增强和消除锯齿，而对于细节增强由于传统的SR算法只能通过当前的画面基础上进行优化，而基于AI的SR可以通过机器学习来优化图像，比如刚才的蝴蝶翅膀，AI SR通过学习几千张上万张的蝴蝶翅膀的照片，通过智能算法分析寻找最接近的细节进行填充，还原出栩栩如生的图片。

海思的技术02基于统一、可扩展的达芬奇AI芯片架构，可覆盖从终端设备、边缘计算到云服务的全场景，提供从20MPOS到200TOPS的不同算力，大量的学习工作可以在服务器侧进行，终端侧用学习后的数据进行还原大量减少了计算的复杂性，优化了图像效果。见证奇迹的时刻到了！

围观群众抢答：这是X光下的树叶。

这分明是一只蝴蝶。

第二组图片，上～👇

这组花里胡哨的马赛克是什么？（温馨提示：还是一只动物）

围观群众依旧表示不满：这分明是一块地毯

海思借你一双慧眼

我们来看一下经过海思AI-SR算法处理后的效果

看完清晰图片的小伙伴肯定猜到了

这是你家主子

这就是基于神经网络的AI-SR技术！**它可以通过机器学习，在大量学习各种物体的纹理图片后，基于AI进行分析能让影象中的每一个细节都被爽脆出现！可避免低分辨率影象在画面放大时造成影象模糊的现象，最终还原图片。**

以上的海思SR算法采用了对抗网络技术GAN (Generative Adversarial Network)，将生成式对抗网络（GAN)用于SR。

那什么是对抗网络呢？

就像2个人比赛画画，看谁画的蒙娜丽莎更像原作

然后2个人不停的画

终于有一个人的画达到了原作的99.9%（我们设定的目标）

可以让评委看不出明显的差异

这样就生成针对这个图像的SR算法。

小伙伴们可能要问了：

如果判断错误，那不就GG了吗？

好的，马上安排！

以上是两张新的图片

外观上看起来是极其相似

这回提前揭晓答案：

图1是建筑物外墙，图2是一块草坪

我们先用普通AI-SR算法处理一下

似乎是清楚了一些，但还是难以分辨二者区别呀！

这时候，我们再用海思AI-SR算法处理一下👇

当海思AI-SR算法识别图1建筑时

会针对外墙纹理的算法进行加强

而识别图2草坪时

海思AI-SR算法则会针对植物纹理进行增强

这就是海思最新黑科技

基于物体识别的AI-SR（智能超级解像）

怎么样，我没吹吧？

海思的Hi3751V900芯片，内置强大到最高9个T的算力，通过对大量图像的机器学习，优化了算法。小伙伴们还记得去年正值建国70周年时，网络上广为流传的1949年建国纪录片？14mm胶片拍的纪录片，通过AI-SR算法提升到4K画质，效果真让人印象深刻！

等到基于海思Hi3751V900芯片的电视上市后，大家就可以在家看到复刻老片的效果了。支持8K的AI-SR，你值得拥有！到时候，我们完全可以把家里压箱底的陈年老视频翻出来，在8K电视上欣赏还原后的图像。届时欢迎大家在微信后台分享还原后的图像投稿，期待吧！

声明：文中图片仅为示意

如有兴趣，请通过微信公众号对话框留言，感谢！

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转载：上海海思