这是一个开源的神器，这个工具的用途有两种，一种是将低分辨率的图片根据程序设定的算法进行高分辨率扩充，让你的低分辨率图变成高分辨率图；另一种是将带马赛克的图片把马赛克的地方高清化，可以简单理解将马赛克去除了。
这个工具估计是很多老司机期盼的，直接可以把某些动作图的马赛克去掉，你说牛不牛。
示例
这个是作者给出的示例，据作者说这个不是使用已知人像库来换脸，而是使用的ai自动生成的不存在的脸。
原理介绍
PULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）是一种图像超分辨率方法，由OpenAI提出。它的目标是将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提供更多细节和清晰度。
PULSE的特点是使用深度学习模型对图像进行重构，同时通过对潜在空间进行探索来产生超分辨率图像。该方法利用了GAN（生成对抗网络）的生成器和判别器结构。GAN的生成器接收低分辨率图像作为输入，并尝试生成真实且高分辨率的图像。判别器则尝试区分真实的高分辨率图像和生成的高分辨率图像，以对生成器进行训练。
关键部分是通过对潜在空间进行探索来找到更合理的高分辨率图像。PULSE通过在潜在空间中进行随机搜索，在每次迭代时改变输入图像的特征表示。这样做的目的是寻找生成器能够解释为高分辨率图像的潜在空间编码。通常，这需要进行多次迭代才能获得更好的结果。
与传统的超分辨率方法相比，PULSE在细节重建和视觉质量方面取得了更好的效果。它能够生成更加逼真和清晰的高分辨率图像，保留更多的细节和纹理。
PULSE是一种基于深度学习的图像超分辨率方法，通过重构和潜在空间探索来提高图像的分辨率和视觉质量。它为图像处理和计算机视觉领域提供了一种强大而有效的工具。
开源地址
这也属于一种ai人工智能图像处理工具，需要注意的是最终的结果可能并非你想象的，比如你可以将自己的一张照片打上马赛克，使用该工具去除马赛克，最终的结果可能并非是你本人了。但是对于某些场景而言，我们需要的可能并不是确切的对象，而是一种现象的结构。
