主题：像素盲猜第二弹，Topaz Gigapixel AI+PS，史上最难盲猜
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上一贴《像素盲猜帖，有了Topaz Gigapixel AI，高像素机身还有必要吗？》已经公布了答案，B组是原图
https://forum.xitek.com/thread-1915957-1-2.html
第一次的盲猜测试确实草率了，没怎么调整。这次仔细做了一下，堪称史上最难像素盲猜，A组和B组，每组6张图，有一组是6100万像素（9504*6336）的原图。另一组则是用ACR将这些原图批处理，统一缩图到2400万像素（6000*4000）；之后再用Topaz Gigapixel AI插值回到6100万像素——其中人像那张使用了面部优化开启；处理之后的照片，我又转到PS中进行了非常微小的调整。
照例，将原图放入A组还是B组，我是用转硬币的方式来决定的，在桌上转三次硬币，如果正面多，则原图放A组，如果反面多，则原图放B组。
提示：1.请不要从文件大小来猜，因为处理之后，有的会比原图大一些，有的会比原图小一些；
2.也最好不要从锐度来猜，我把处理之后的图导入PS，适当处理了一下锐度（非常精细的调整，但完全做到一致没成功），所以为了挖坑，我处理之后有比原图锐的，也有不如原图锐的；
3.原图也没有EXIF，所以从这方面找线索不行。也没必要用其它投机取巧的方式获得正确答案，譬如想办法弄到原图，从文件大小来判断——那就属于开卷考试了，毕竟不设奖励，这是锻炼火眼金睛的好机会。
请有兴趣的朋友下载这两组12张图片判断一下，文件名是A1-A6，B1-B6，分别代表A组和B组。请问哪一组是原图，哪一组是用2400万像素插值到6100万像素的图？
最好能说明自己判断的依据，如果是猜的那就说是猜的，谢谢，最后我来统计一下参与盲猜的正确率，我觉得将会是一个有趣的数字。
12张图（大小：487MB）下载地址
链接：https://pan.baidu.com/s/1zfLBA1wPRWihraY9qNvHkA
提取码：ew7q
挖的坑在于——有的朋友也许只下载一张图去对比，就轻易作出结论，很可能是会错的。但第二个坑在于，就算是全部下载，仔细对比，恐怕也会陷入一个paradox 本帖最后由 tmars 于 2021-1-19 22:28 编辑
https://forum.xitek.com/thread-1915957-1-2.html
第一次的盲猜测试确实草率了，没怎么调整。这次仔细做了一下，堪称史上最难像素盲猜，A组和B组，每组6张图，有一组是6100万像素（9504*6336）的原图。另一组则是用ACR将这些原图批处理，统一缩图到2400万像素（6000*4000）；之后再用Topaz Gigapixel AI插值回到6100万像素——其中人像那张使用了面部优化开启；处理之后的照片，我又转到PS中进行了非常微小的调整。
照例，将原图放入A组还是B组，我是用转硬币的方式来决定的，在桌上转三次硬币，如果正面多，则原图放A组，如果反面多，则原图放B组。
提示：1.请不要从文件大小来猜，因为处理之后，有的会比原图大一些，有的会比原图小一些；
2.也最好不要从锐度来猜，我把处理之后的图导入PS，适当处理了一下锐度（非常精细的调整，但完全做到一致没成功），所以为了挖坑，我处理之后有比原图锐的，也有不如原图锐的；
3.原图也没有EXIF，所以从这方面找线索不行。也没必要用其它投机取巧的方式获得正确答案，譬如想办法弄到原图，从文件大小来判断——那就属于开卷考试了，毕竟不设奖励，这是锻炼火眼金睛的好机会。
请有兴趣的朋友下载这两组12张图片判断一下，文件名是A1-A6，B1-B6，分别代表A组和B组。请问哪一组是原图，哪一组是用2400万像素插值到6100万像素的图？
最好能说明自己判断的依据，如果是猜的那就说是猜的，谢谢，最后我来统计一下参与盲猜的正确率，我觉得将会是一个有趣的数字。
12张图（大小：487MB）下载地址
链接：https://pan.baidu.com/s/1zfLBA1wPRWihraY9qNvHkA
提取码：ew7q
挖的坑在于——有的朋友也许只下载一张图去对比，就轻易作出结论，很可能是会错的。但第二个坑在于，就算是全部下载，仔细对比，恐怕也会陷入一个paradox 本帖最后由 tmars 于 2021-1-19 22:28 编辑
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如春登台 发表于 2021-3-19 11:28
计算的像素意味着伪色彩更多了？
从原理上讲，数码照片属于电子技术，而电子技术在理论上讲是上限无穷高、近乎无所不能的（《※※第二舰队覆灭记》观后感）
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ttmars 发表于 2021-2-3 11:04
谢谢，我还真这么干了，盲猜第三弹
https://forum.xitek.com/thread-1918079-1-2.html
这回的差别很明显，不用猜了，所以参与者仍然不踊跃。
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moreyoung 发表于 2021-2-3 10:52
楼主方便分享下软件吗
虽说支持购买正版（这是套话）
但也可以网上直接搜Topaz Gigapixel AI找※※※，实在搞不定就某宝上买注册码，也很便宜。 本帖最后由 ttmars 于 2021-2-3 11:08 编辑
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Sigmikon 发表于 2021-1-25 20:59
假使从借助AI插值软件解决实际问题的角度来出题，或许更有意义，也会引起大家更大的参与兴趣。虽然，像这样来回缩放给辨别结果带来了更大难度，但毕竟没有实际意义。
建议楼主，直接用A9和A7R4采用同镜头，同条件分别拍摄，然后通过插值形成两组同像素图片。我想，即使让一百个人来辨别，都不会出错。或者分别用640和640+2X拍个月亮，然后插值让大家来辨别。我想，这样才有实际意义。
谢谢，我还真这么干了，盲猜第三弹
https://forum.xitek.com/thread-1918079-1-2.html
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gmtsao 发表于 2021-1-25 17:54
B组是原图，A组是插值。
感谢参与，目前为止：选A（为原图）是2票，选B（为原图）是2票，暂时打平
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楼主方便分享下软件吗
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花冠摄影者 发表于 2021-1-23 16:03
我也认为A是原图，B是Topaz Gigapixel AI+PS的图。
增加的难度使A、B两组已经非常接近啦！
感谢参与，目前为止：选A（为原图）是2票，选B（为原图）是1票
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tmars 发表于 2021-1-22 12:16
目前为止：选A（为原图）是1票，选B（为原图）是0票
我也认为A是原图，B是Topaz Gigapixel AI+PS的图。
以下内容由 花冠摄影者 于 2021-1-23 16:04 补充
增加的难度使A、B两组已经非常接近啦！
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浪漫的猪头 发表于 2021-1-22 23:24
插值 a1 b2 b3 b4 a5 b6 。
怎么好像有的没有原图？原图都是raw直出？
原图都是jpg格式，我认为肯定不是RAW直出的，直出哪有这么舒服，肯定都是后期过了。
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qubit 发表于 2021-1-20 10:27
老实说，我觉得楼主这种测试意义不是特别大。
将自身的高像素压缩到低像素，再用AI还原到高像素，那么无论AI后的结果是更好还是更差，也无非是说明“我自己打败了我自己”，而不是高像素的意义不大。
我也测试过这个软件，确实不错，将1500万的X3照片扩大到边长2倍，也就是6000万像素后，后者看起来的感受是：没有原来X3那么犀利，但是有高像素马赛克全幅的感觉。这是因为X3本身就锐，就像R4的6100万缩到2400万那样。
此外，6100万和2400万的差距并不是看起来那么大，事实上前者边长只是后者的1.6倍不到而已，甚至不足2倍。
最后，从数学理论上说，6100到2400甚至更低（比如800），只不过做了一个变换（保留若干奇异值），想复原的话，再做个逆变换即可，可以非常接近原始6100的效果（都不需要用到AI）。
所以，正如楼下某位摄友点评，只有原生2400万像素的相机（或者更低像素的相机）经过AI增大分辨率后和R4的照片对比，才有说服力。 ...
我之前也试过，AI会将噪点也减弱一点。有时也会有些地方傻锐一点。
不过说实话，如果是1000万以上的照片，AI变大成4000万或者6000万的样子，不去仔细对比很难看得出来。
而且用RAW导出TIFF文件再进行AI运算后效果更好。JPEG毕竟损失太多。
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moreyoung 发表于 2021-1-22 17:42
确实让我震惊了下，还是很有前景。虽然现在的技术还不够成熟，只要不涉及极限像素的放大，比如低清文字 人脸修复。相信假以时日，应付一些静态场景 应该是足够的。
^_^话说，原图仅有22.4万像素，还是33个人的合影，要求插值放大后每张人脸都有细节，还是很难的。
哪怕原图有224万像素也行呀^_^
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57 帖
moreyoung 发表于 2021-1-22 17:42
确实让我震惊了下，还是很有前景。虽然现在的技术还不够成熟，只要不涉及极限像素的放大，比如低清文字 人脸修复。相信假以时日，应付一些静态场景 应该是足够的。
主要是原图太小了，分辨率过小，细节过少。您的这张原图，如果长边超过3000，相信效果会好很多。
但这个软件可能主要是应付风景照片的，对人脸的计算还是初级阶段，对风景照的计算放大效果会好很多。
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tmars 发表于 2021-1-22 17:20
虽说细节出来了很多对不对？那是AI识别到了人脸，进行相应的计算，但我们也看到可能是数据库不够丰富，深度学习还是初级阶段，所以完全缺失的部分无法计算出来，人脸很恐怖。那就没办法，需要人工恢复了。于是导入PS，简单修饰了一下（去瑕疵、液化之类），实在没有的部分，我只好移花接木了。不是什么精细的操作，只是简单示范，效果如下。虽说不如意，但目前Topaz Gigapixel AI+PS至少是可以恢复部分细节，不至于全都模糊一片了。
对风景类的计算放大，会远好于人像类（指人脸面积很小、细节很少的那种）
确实让我震惊了下，还是很有前景。虽然现在的技术还不够成熟，只要不涉及极限像素的放大，比如低清文字 人脸修复。相信假以时日，应付一些静态场景 应该是足够的。
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tmars 发表于 2021-1-22 17:17
这个效果非常糟糕，人脸都没有细节，当然，原图如此，也没什么办法。
那么将原图导入Topaz Gigapixel AI，面部优化开启，也放大到1600*560是什么效果呢？
效果如下
虽说细节出来了很多对不对？那是AI识别到了人脸，进行相应的计算，但我们也看到可能是数据库不够丰富，深度学习还是初级阶段，所以完全缺失的部分无法计算出来，人脸很恐怖。那就没办法，需要人工恢复了。于是导入PS，简单修饰了一下（去瑕疵、液化之类），实在没有的部分，我只好移花接木了。不是什么精细的操作，只是简单示范，效果如下。虽说不如意，但目前Topaz Gigapixel AI+PS至少是可以恢复部分细节，不至于全都模糊一片了。
对风景类的计算放大，会远好于人像类（指人脸面积很小、细节很少的那种）
本帖最后由 tmars 于 2021-1-22 17:23 编辑
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tmars 发表于 2021-1-22 16:50
如果原图的细节越多，则这个软件放大的效果会越好，如果原图很小、细节缺失很多，计算插值的效果也会较差。
您这张jpg原图分辨率是800*280的，我先用ACR输出至分辨率1600*560，300DPI，效果如下
这个效果非常糟糕，人脸都没有细节，当然，原图如此，也没什么办法。
那么将原图导入Topaz Gigapixel AI，面部优化开启，也放大到1600*560是什么效果呢？
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moreyoung 发表于 2021-1-22 15:38
感觉你们这么对比毫无意义 像素放大的意义是要消除马赛克 比如我 下了一张 只有500px长边的图 想放大到1000px 没有马赛克 而且里面的人物不能变的太模糊 这才是像素插值真正的意义。 如果都是一张大脸放大 小图随便模糊下 也勉强能看的。
来插值试试
如果原图的细节越多，则这个软件放大的效果会越好，如果原图很小、细节缺失很多，计算插值的效果也会较差。
您这张jpg原图分辨率是800*280的，我先用ACR输出至分辨率1600*560，300DPI，效果如下
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方脑壳幼儿园 发表于 2021-1-22 14:12
作为一个有点PS基础的小白也发表一点建议。
软件的锐化其实就是某种算法，在软件识别的边缘加黑线和白线，这样一来增加了对比度。乍一看貌似更锐了，但是这种锐是单纯由于边缘加了黑白线条所以看起来丨好像丨更锐，并不是自然的锐。 所以，在理论上， 这种加锐的方式是像素越高，越自然，更容易让人接受。低像素的加锐普通人基本也看得出来很假。 这就是为什么手机的照片放大之后颜色基本都不自然。
然后就是插值，说一个很简单的例子。我以前去水印，有一些很难去掉。 就用最笨的办法，图章盖印旁边的像素，一点点覆盖掉水印。 只要做得够细，一般普通人是看不出来这张是去过水印的。所以，这种方式得来的像素不能增加原本素材所拥有的细节。 当然，AI的插值肯定比这个高级很多，但是可以做个理解，毕竟不是专业的。
那么用这两点自身的观点。那么去对比，就应该找三个现象： 1.软件处理过的图片在复杂纹理连续线条过渡的地方对比度更高，更不自然，会损失细节。2. 原图中的某些细节是在修改图中找不到的。3. 在很细微的地方，比如皮质纹理、发丝这类的地方，处理的东西由于边缘过于窄，所以无法很好的模拟，所以这些地方反而没有原图锐。
所以，从我下图截图的地方1:1去对比，得出的结论就是，右 ...
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感觉你们这么对比毫无意义 像素放大的意义是要消除马赛克 比如我 下了一张 只有500px长边的图 想放大到1000px 没有马赛克 而且里面的人物不能变的太模糊 这才是像素插值真正的意义。 如果都是一张大脸放大 小图随便模糊下 也勉强能看的。
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作为一个有点PS基础的小白也发表一点建议。
软件的锐化其实就是某种算法，在软件识别的边缘加黑线和白线，这样一来增加了对比度。乍一看貌似更锐了，但是这种锐是单纯由于边缘加了黑白线条所以看起来丨好像丨更锐，并不是自然的锐。 所以，在理论上， 这种加锐的方式是像素越高，越自然，更容易让人接受。低像素的加锐普通人基本也看得出来很假。 这就是为什么手机的照片放大之后颜色基本都不自然。
然后就是插值，说一个很简单的例子。我以前去水印，有一些很难去掉。 就用最笨的办法，图章盖印旁边的像素，一点点覆盖掉水印。 只要做得够细，一般普通人是看不出来这张是去过水印的。所以，这种方式得来的像素不能增加原本素材所拥有的细节。 当然，AI的插值肯定比这个高级很多，但是可以做个理解，毕竟不是专业的。
那么用这两点自身的观点。那么去对比，就应该找三个现象： 1.软件处理过的图片在复杂纹理连续线条过渡的地方对比度更高，更不自然，会损失细节。2. 原图中的某些细节是在修改图中找不到的。3. 在很细微的地方，比如皮质纹理、发丝这类的地方，处理的东西由于边缘过于窄，所以无法很好的模拟，所以这些地方反而没有原图锐。
所以，从我下图截图的地方1:1去对比，得出的结论就是，右边的是原图，即：B组为原图，A组为经过修改过后的图。
软件的锐化其实就是某种算法，在软件识别的边缘加黑线和白线，这样一来增加了对比度。乍一看貌似更锐了，但是这种锐是单纯由于边缘加了黑白线条所以看起来丨好像丨更锐，并不是自然的锐。 所以，在理论上， 这种加锐的方式是像素越高，越自然，更容易让人接受。低像素的加锐普通人基本也看得出来很假。 这就是为什么手机的照片放大之后颜色基本都不自然。
然后就是插值，说一个很简单的例子。我以前去水印，有一些很难去掉。 就用最笨的办法，图章盖印旁边的像素，一点点覆盖掉水印。 只要做得够细，一般普通人是看不出来这张是去过水印的。所以，这种方式得来的像素不能增加原本素材所拥有的细节。 当然，AI的插值肯定比这个高级很多，但是可以做个理解，毕竟不是专业的。
那么用这两点自身的观点。那么去对比，就应该找三个现象： 1.软件处理过的图片在复杂纹理连续线条过渡的地方对比度更高，更不自然，会损失细节。2. 原图中的某些细节是在修改图中找不到的。3. 在很细微的地方，比如皮质纹理、发丝这类的地方，处理的东西由于边缘过于窄，所以无法很好的模拟，所以这些地方反而没有原图锐。
所以，从我下图截图的地方1:1去对比，得出的结论就是，右边的是原图，即：B组为原图，A组为经过修改过后的图。
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草原雪 发表于 2021-1-21 17:37
A是原图，B插值。瞎猜的，主要是A图层次感、立体感好那么一丢丢
目前为止：选A（为原图）是1票，选B（为原图）是0票 本帖最后由 tmars 于 2021-1-22 12:16 编辑
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