JavPlayer：AI破解马赛克|马赛克破坏版|超多无码影片流出

最近AI智能非常的火，据了解目前有“换脸”和”脱衣服”等等，最近又出现了马赛克破解的AI算法，说是“AI破坏马赛克”。

JavPlayer

看到JAV这几个字母我就知道是个好算法！

这样的技术，概念和之前的换脸以及换身体的AI技术很类似。

马赛克破坏版技术的发起人可能是推特上的一个叫“Javski”的用户：（推特）

他发布的JavPlayer分为体验版和正式版，是一种可以降低乃至去除马赛克的软件工具！

破坏马赛克的技术并不是创新，而是早有的研究技术，是基于慕尼黑工业大学的研究人员，

提出了一种用于实现视频超分辨率的新型GAN —— TecoGAN

TecoGAN项目地址：https://github.com/thunil/TecoGAN

以及“亚像素运动补偿 + 视频超分辨（Video Super Resolution）”技术

Video Super Resolution：https://www.cnblogs.com/RyanXing/p/10010194.html

互联网有一个很有趣的现象，城人行业总是走在科技前沿，对于JavPlayer这项技术也不例外。

JavPlayer在发布以后，就被大量运用到针对日本城人影片的再加工，于是就有了马赛克破坏版影片，

那么经过JavPlayer加工的有码影片真的能去除马赛克，摇身一变成为无码作品吗？

答案是否定的，至少目前不是这样。

现在的JavPlayer加工影片范围基本上仅限于2016年前发布的那些薄码作品，

对于之后的作品，马赛克厚度决定了制作作品的优良程度，

网友对比无码作品和破坏版，部分作品还原度高达90%，不过图像依旧模糊。

有技术就有革新，初始的发展就如此强大，以后更是不敢相信，

也许未来的某一天，去除马赛克软件真的就出现了！

遭遇JavPlayer技术攻克的名角当属三上悠亚了，

在技术发布没多久，网上关于三上悠亚的马赛克破坏版影片就开始大肆传播。

对此“三上悠亚”本人甚至都在自己的IG回应此事，

声称这简直是一种耻辱，去码影片都是AI合成，并不是真的。

截止目前，被制作马赛克破坏版影片的演员大致有，

三上悠亚，桃谷绘里香，白石茉莉奈，松下纱荣子，吉川あいみ等等，

人员仍旧在不停增加中！

主流发布网站：javplayer，tokyotube，erobible等，

检索关键词：javplayer，破壊，破坏版等，

JavPlayer工具官网：http://site-1717195-732-8453.mystrikingly.com/

JavPlayer体验版下载：https://www.axfc.net/u/3993141?key=fst

马赛克破解

以前如果有人说他能破解马赛克，我还真不信，不过现在技术在进步，各种AI智能算法都有了，还真是有搞头了，不过也不能说破解马赛克，只能说破坏马赛克。

下面是吾爱网友一篇关于AI破解马赛克软件的技术原理分析文章

原文已经被删除，此处仅供存档观看

关于最近的AI破解马赛克软件——JavPlayer原理分析，类AI换脸和AI脱衣

最近的AI破解修复马赛克软件有人说是假的是AI换的

这个不是画上去的,是通过大量CPU和GPU的AI运算把马赛克模糊化再锐化然后插值补偿损失得到的源视频还原。 前提是必须是薄码的!经过本人用之前流出片和发行版本的解码对比还原度高达90%以上。 因此这个技术是可以肯定的,而且以后也许还会有提升的空间。 绝非换脸那种视频那么简单。 据说一般般的电脑配置跑1分钟的片段大约需要几十分钟。 可见复杂程度

Mosaic的原理就是将1个pixel的颜色填满一个小区域，所以在平面图片上是无法还原的但是…如果是Mosaic影片的话，一个Mosaic方格的中心点就会是原始的影像pixel，用这方式每个Frame去逐步还原出原始影像这样平均每秒就能还原上千点的pixel，即使扣掉可能重覆的pixel，只要几十秒的影片还原出来的程度也就很可观了如果还能有专属影像处理的AI软体的话，要解析出接近无码的影片也就很有希望了

简单来说这个是真的而不是所谓的AI替换 你需要有个强大的cpu和gpu同时工作 经过软件修复而算出来的图像 影片只能选择2016年以前的薄码片 ，已经有人做了好多完整高清的，相信不久就可以有许多这样的片子出现在网上了 ， 估计又有受害日本女明星为此隐退了，对了这款软件就是日本DMM公司做的，目前只有日语版，有兴趣的自己去google搜索就行了。———

关于以上解释的详细说明：1、“把马赛克模糊化再锐化然后插值补偿损失得到的源视频还原”是什么意思呢？首先这不是忽悠，因为确实可以这样操作。首先把马赛克模糊化，丢掉一些图像信息，比如“格子”轮廓。然后锐化，使得接下来的图像轮廓突显。到这一步，其实像素比处理之前的马赛克影片的还要低。然后插值补偿就有搞头了，最经典的就是紧邻算法，根据像素点之间的距离赋予不同的权重，得到新的像素点。这怎么理解呢？就是比如她的有一处是“粉色1.5”的，然后在该处的图像虽然被马赛克了，但是像素的参数值是取自源视频的，所以通过近邻插值，原本为“粉色1.5”的就可以被修成近似的“粉色0.9”或者“粉色2.2”，不断重复直到最小变化阈值，最终有望修成“粉色1.2”或者“粉色1.7”。

2、“必须是薄码”又怎么理解呢？因为薄码意味着马赛克的格子比较大，丢失的像素就相对比较少。这样插值补偿的参数调整带来的误差就比较小。“修复”得到的结果就越接近“粉色1.5”

3、“简单来说这个是真的而不是所谓的AI替换”，当然不是AI替换了，因为根本不涉及AI，所谓的AI修复马赛克技术比这个要高端得多。举个例子，给你看七七四十九天的无码照片，然后马上拿个有码片给你，你的意识马上能“脑补”出有码片里的会是什么样的；而AI比你更加精密，因为有像素数据作为支撑，而不是人脑简单的“记忆-刺激-反馈”

最后：从这个技术暂时只能还原16年前的马赛克，证明算法还是有局限性,日本那边这行业的资本大佬们，不会坐视这个事情发展下去毁掉行业的,针对性的改变打马赛克的技术，而且打码的成本远低于解码的成本，我们很快将回到本世纪初的厚码中去，期待吧少年们！