本文轉自【cnBeta.COM】；
據外媒報道，微軟研究院研究團隊Ziyu Wan、Zhang Bo等人開發了一種基於人工智能的新算法，其可以通過深度學習的方法恢復嚴重退化的老照片。跟可以通過監管式學習解決的傳統修復任務不同的是，真實照片的退化較為複雜，並且合成圖像和真實老照片之間的域差使得網絡不能泛化。
這項新技術則提出了一種利用真實照片和大量合成圖像對新的三重域平移網絡。具體來説，他們訓練了兩個變分自編碼器(VAE)，它們分別將舊照片和乾淨照片轉換為兩個隱空間。而這兩個隱空間之間的轉換可以通過合成配對數據來學習。
由於域間距在緊湊的隱空間中是封閉的，所以這種平移可以很好地被應用到真實的照片上。為了解決在一張老照片中混合的多重降解問題，他們設計了一個全局分支和一個局部非局域分支，其針對的對象是結構缺陷如劃痕和灰塵點以及噪點和模糊等局域分支。在隱空間中融合兩個分支能提高從多個缺陷中恢復舊照片的能力。該方法在圖像恢復的視覺質量方面優於現有的方法。
然而不幸的是，微軟還沒有提供一個演示網站來測試這項技術。