原标题：Google+以机器学习技术把上传照片解析度变高了
左为影像原图，Google+仅要求原图1/4的Pixel，右侧为透过RAISR在行动装置上还原影像的细节。
图片来源:Google本周宣布旗下Google+社交网站上的照片分享功能部署RAISR机器学习技术，以自动将用户上传的低解析度照片转成高解析度照片，也可大幅减少Android用户浏览RAISR照片所使用的频宽。
RAISR的全名为Rapid and Accurate Image Super-Resolution（快速与精确的图像超级解析度），透过机器学习技术来替低解析度的照片打造高解析度的版本。
Google先以大量特定照片的低解析度与高解析度的两种版本进行训练，以找出各种能够重製照片细节的滤镜。其实RAISR所使用的方法与现今上採样（upsampling，放大图像）的多数方法类似，都是先放大照片，再以额外的像素来填补低解析度照片所遗失的细节，然而，基于人工智慧的RAISR填补细节的方式是变动的，可依据照片的需求来调整，而且它特别注重边缘的呈现，让最佳化之后的照片更锐利与清晰。
Google Research科学家Peyman Milanfar表示，人们都想分享清晰的照片，但有时候受限于装置上的相机解析度，有时候则是为了配合装置容量或网路频宽而调降照片解析度，因此需要藉由RAISR为低解析度照片製造高解析度版本。
虽然Google在去年11月就曾展示RAISR技术，但一直到近日才首度将它应用于Google+上，每周可在Google+上的10亿张照片上部署RAISR，而且当使用者以特定的Android装置浏览Google+上的RAISR照片时，所下载的档案大小只有原来的1/3，且最多可缩减到1/4，大量减少了频宽负担。
Google计画未来几周即会将RAISR部署到更多的应用上，外界预期Google Photos很可能是下一个支援RAISR的服务。
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