用深度神经网络修复H漫：看完这篇你就能眼中无码

晓查 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

AI“脑补”能力一流，现在甚至已经能画出艺术品。热爱H漫的死宅们灵光一闪，AI是否也可以把马赛克阻挡的内容也画出来呢？ 果然，原始动物本能是第一科技生产力。最近就有人在GitHub上发布了一个DeepCreamPy项目，能帮你把H漫中羞羞的画面补上。

该项目使用深度完全卷积神经网络（deep fully convolutional neural network），参照了英伟达在今年4月前发布的一篇论文。当然，英伟达原文的目的可不是用来做羞羞的事情，而是为了复原画面被单色条带遮挡的问题。

从实际效果来看，复原后的图片涂抹痕迹仍然比较明显，不过处理线条比较简单的漫画可以说是绰绰有余。 接下来，就是让你“眼中无码”的DIY教程啦！ 适用范围 DeepCreamPy仅适用于薄码，如果马赛克太大太厚，去码可能会失效。另外，它对真人图片无效。如果你非要尝试，可以看一下强行使用的效果：

而且DeepCreamPy目前的版本还不能完全自动处理图片，需要用Photoshop首先对马赛克部分进行手动预处理。 如果你十分介意这些缺点，那么后面的内容可以跳过了。如果你学(wu)习(ma)的意愿很强烈，请接着往下看。 使用方法 安装软件 64位Windows用户可以直接下载exe程序，资源地址请见附录。 如果你使用的不是Windows系统，需要自己编译，程序中已经包含训练模型，请从压缩包中提取。 编译代码需要一下组件： Python 3.6 TensorFlow 1.10 Keras 2.2.4 Pillow h5py Tensorflow、Keras、Pillow、和h5py可以使用pip安装： 请注意软件版本，Windows上的TensorFlow不兼容Python 2，也不兼容Python 3.7。 手动处理黑条遮挡和马赛克遮挡 首先打开Photoshop或者GIMP。对于单色条遮住人物敏感部位的情况，使用纯绿色(色号#00FF00#)预处理图片，以绿条取代图片中的黑条。

强烈建议使用铅笔而不是毛刷工具，如果使用毛刷，请一定要关闭抗锯齿功能。或者用魔棒选中马赛克区域，再用油漆桶上色。 最后将处理的文件以PNG格式存储在软件的”decensor_input”文件夹中。 如果敏感部位不是黑条，而是马赛克，还需要将未上色的原始图片放入”decensor_input_original” 文件夹中，并确保其文件名和放在”decensor_input”中的预处理图片文件名相同。 运行去马赛克软件 A. 使用exe直接处理 双击软件即可 B. 命令行处理 对于黑条遮挡的图片，输入以下命令： 对于马赛克遮挡的图片，输入以下命令： 注意事项 如果你图片处理后成了这样：

一定是你处理的姿势不对，请注意不要犯以下两种错误：