人的大脑擅长识别画面里的人脸、物体等大轮廓，却不擅长还原毛发的纤细纹理、皮肤的细…

常识判断 · 科技 · 信息与高新技术 · 2027年 练习题

人的大脑擅长识别画面里的人脸、物体等大轮廓，却不擅长还原毛发的纤细纹理、皮肤的细腻质感这些细节，而图像复原技术恰好能填补这个空白。在图像复原领域，人工智能可以比人完成得更为出色。无论是模糊不清的低分辨率图像还是布满瑕疵的老照片，人工智能都可以通过“神奇魔法”让其变成高清图像。 图像复原技术的发展就像一场不断升级的接力赛，已经出现了3次重要革新：2014年的深度卷积网络技术，让图像有了清晰的轮廓；2017年的对抗生成网络技术，让画面观感更自然；2023年的扩散生成模型技术，为图像增添了逼真的细节。到了2025年，对抗生成网络和扩散生成模型这两项技术的融合，诞生了全新的智能复原大模型HYPIR，图像复原领域有了新成果。 这个智能复原大模型主要有3个亮点。第一，它集对抗生成网络和扩散生成模型的优点于一身，处理速度比第三代技术快了十几倍，修复效果更出色，稳定性也更强。第二，它搭上了文生图大模型的“快车”，能生成8K级别的超高清细节，还能根据用户输入的提示词进行个性化智能修复。第三，它适应性强，能轻松应对多种场景和不同损坏类型的图像。 ①修复图像，首先需要给图像“大扫除”，去除图像拍摄时的抖动、模糊，图像压缩留下的痕迹等“小毛病”，这样才能保留图像的真实信息，避免其他干扰。②科研人员设计了一个专门的深度学习编码器，让它“吃进”有瑕疵的图像，“吐出”没有缺憾的图像；还通过人为制造各种图像瑕疵的方式，构建了几亿组“瑕疵—完好”的图像对来训练这个编码器。经过多轮训练，编码器就能熟练掌握去除图像瑕疵的技能。 这时候的图像虽然干净了，但看起来会比较平滑，缺乏自然的细节。所以第二步就是给图像“添细节”。这里就要用到文生图大模型了，它能根据文字描述生成自然图像。这一步需要输入两个信息：一个是已经去除瑕疵的图像，一个是对图像的内容描述。此时，多模态大模型就派上用场了，它能“看懂”图像内容，并输出相应的文字描述，作为文生图大模型的“创作指南”。于是， 。 ③最后，也是最关键的一步，是训练这个模型，让它成为图像复原的“高手”。④这需要用到一种名为“对抗生成训练”的方法：让文生图大模型扮演“生成器”，负责生成修复后的图像；再选一个图像分类网络当“判别器”，专门判断生成的图像是不是自然真实的。生成和判别这两个步骤交替进行，双方不断提升自己的能力——生成器让图像越来越逼真，判别器的判断越来越精准，直到两者达到平衡。 图像复原技术已逐渐融入手机摄影、电视播放、高清屏幕显示、历史影像修复、科学研究中的图像处理等领域，成为一项与生活密切相关实用技术。期待随着科技迭代革新的不断推进，这项技术能更好造福社会，让更多时光里的画面重焕光彩。 问题：纸箱中有1-9号不同数字的卡片各3张，每次不放回地随机抽取1张卡片，若至少抽取X次，才能保证已抽出的卡片中一定有2张加和为8；若至少抽取Y次，才能保证已抽出的卡片中一定有2张加和为9，则X+Y的值为：

点选项就能作答，不用注册；做错的题会记进错题本。

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