我們每個人每一天使用互聯網，都會和各種格式的圖片打交道，其中大部分圖片格式在創造之初的目的并不是為了保存完整的圖片信息，而是在占用空間盡可能小的同時保存更多的圖片信息。

不僅如此，我們看到的圖片往往是被「創造」出來后經過互聯網上復雜渠道層層轉發分享的結果，其中有太多機會被壓縮（聊天軟件，瀏覽器省流量訪問，各種應用轉發等等）。我們看到的「馬賽克」也許原本是一張高清艷麗的圖片：

下載的圖片太模糊？8 個方法把它變清晰！技巧上篇圖一

綠化效果的確拔群

模擬轉發 27 次后的效果，圖片來源：Github/LionNatsu/terribleGreen。

看看就過的圖片還好，當我們特別喜歡某張圖片，想用作壁紙或者 PPT 素材的時候就會發現原本看起來還行的清晰度瞬間變成了「馬賽克」。如果真的是特別喜歡這張圖片，我們會花費精力去各處尋找原圖，不過假設圖片在它們被上傳時清晰度就不能滿足我們的要求，那么即使找到原圖也無濟于事。除了尋找原圖，我們還可以嘗試用一些在線服務與網站，將圖片放大到甚至比原圖還清晰，今天我就帶大家來了解幾個有名的圖片放大網站和軟件，比較下它們的優缺點。

開始介紹之前的說明：真正無損放大圖片在理論上是不可能的。圖片放大不能將原本就沒有的，丟失掉的信息（手抖拍糊，故意加上的馬賽克，超高噪點）再「創造」出來，圖片放大算法做的只是「猜測」那里原本有什么，好的算法猜得更準而已，所以對于原本就有細節，只是被圖片算法壓縮的圖片放大效果更好。

測試照片作者：沃茲基派德

測試插畫作者：apapico/

插畫，漫畫，二次元與非現實圖片

Waifu2x：將紙片人「老婆」放大兩倍

隨著「萬能」的人工智能（機器學習）席卷各個領域，圖片算法自然也逃不掉。Waifu2x 直譯過來就是「將紙片人老婆放大兩倍」，那么這個宅味十足的名字是怎么來的呢？

機器學習的一個優點是給予特定輸入和輸出之后，它能夠自己尋找輸入和輸出之間的聯系，之后你再給它相關的輸入就能自動生成輸出。看到這里你應該想到一個會機器學習的宅能做出什么了吧？沒錯，他用一大堆低分辨率和高分辨率的 Galgame 圖片去訓練深度卷積神經網絡，讓算法學會了把低分辨率 Galgame 變成高分辨率 Galgame。

Waifu2x 就這樣出現了。作為一個用 Galgame 訓練出來的人工智能算法，它最大特點是能對插畫，漫畫，二次元和其他非現實圖片實現近乎「無損」的完美放大。

我們可以使用 Waifu2x 的演示網站來放大自己的圖片，實際效果如圖（右鍵選擇「在新標簽查看圖片」看原圖更明顯）：

下載的圖片太模糊？8 個方法把它變清晰！技巧上篇圖二

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