无需在数据集上学习和预训练，这种图像修复新方法效果惊人 | 论文

林鳞 编译自 Github量子位 出品 | 公众号 QbitAIReddit上又炸了，原因是一个无需在数据集上学习和预训练就可以超分辨率、修补和去噪的方法：Deep image prior。帖子的博主是俄罗斯斯科尔科沃科技研究院（Skoltech）的博士生Dmitry Ulyanov，他介绍了与两名导师 Victor Lempitsky和Andrea Vedaldi共同完成的论文《Deep Image Prior》。效果惊人在项目主页上，我们看到了Deep image prior惊人的修复结果。在这些示例中，研究人员用深度神经网络分析了几个图像恢复问题。值得注意的是，研究人员从来没用数据集来训练或预先训练过它们，而是作为一个结构化的图像整体。其中蜗牛图的恢复为典型的JPEG压缩图像的盲修复问题，通过不断迭代,这种新方法可以恢复大部分信息同时消除色圈和块效 ………………………………