這幾天有幾位老鐵們私信給我留言，說(shuō)最近找了幾部小電影都打碼了，有沒(méi)有黑科技把碼去掉，無(wú)碼看著多舒服。小編也好奇，是啥電影要用到黑科技來(lái)解決，其實(shí)只要懂點(diǎn)技術(shù)，沒(méi)有解決不了的，只要用心去做，給點(diǎn)時(shí)間。不吹牛了，回歸正傳。

今天小編給老鐵們分享11個(gè)Github上有趣的黑科技開(kāi)源項(xiàng)目，個(gè)個(gè)都非常驚艷。小編有時(shí)候也會(huì)用用，方便有趣，還可以幫忙解決不少的事情，所以決定一一分享給大家，希望大家喜歡。

PULSE

Github（7k）：https://github.com/adamian98/pulse

PULSE - 該開(kāi)源項(xiàng)目可以通過(guò)給圖片增加像素點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)去馬賽克或高清化

馬賽克：人類文明進(jìn)步的絆腳石，宅男的死敵，老司機(jī)的噩夢(mèng)。從馬賽克誕生起，人類和馬賽克的斗爭(zhēng)就從未停止。

對(duì)于程序員來(lái)說(shuō)，如果女生問(wèn)我們最多的問(wèn)題是：如何裝系統(tǒng)？那么男生問(wèn)的最多的問(wèn)題肯定是：咋去除馬賽克。

如果有人問(wèn)你能不能去除馬賽克？你可以給他肯定的答復(fù)：不能，馬賽克是不可逆的。

但是，但是！你可以腦補(bǔ)啊，那玩意看多了，被打碼的地方啥樣，自己心里沒(méi)數(shù)么？但對(duì)于一個(gè)正常人來(lái)說(shuō)，我這里說(shuō)的是正常人啊，即使你閱片無(wú)數(shù)，給你一個(gè)嚴(yán)重打碼的美女照片，你也很難腦補(bǔ)出這個(gè)美女長(zhǎng)啥樣，原因有兩個(gè)：

1. 你沒(méi)有看過(guò)足夠多的美女圖片

2. 你沒(méi)有建立 美女馬賽克 到 美女原圖 的聯(lián)系

有的小伙伴就說(shuō)了，我不吃不喝，就只看美女圖片和對(duì)應(yīng)的馬賽克圖。當(dāng)我看了足夠多，給我一個(gè)打碼的美女圖片，我腦海里會(huì)不會(huì)立馬涌現(xiàn)這個(gè)美女長(zhǎng)啥樣 ？

妙啊，乍一聽(tīng)還真有點(diǎn)東西。難道這就是 “心中無(wú)碼，便是高清” ？

如圖：

Depix

Github（23.1k）：https://github.com/beurtschipper/Depix

Depix - 給打了馬賽克的文字去碼

如圖：

TecoGAN

Github（5.1k）：https://github.com/thunil/TecoGAN

TecoGAN 給視頻去馬賽克或者進(jìn)行超分辨率

如圖：

Real-Time-Voice-Cloning

Github（38.3k）：https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning

Real-Time-Voice-Cloning - 只需要你 5 秒鐘的語(yǔ)音，就能生成你說(shuō)出來(lái)的任何話，細(xì)思極恐。

下面是比較詳細(xì)的使用教程，遇到問(wèn)題可以查看幫助：

??https://www.bilibili.com/video/av79481223?zw??

??https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/113186232??

我用這個(gè)模型試了一下，因?yàn)檫@個(gè)模型是老外開(kāi)源的，所以訓(xùn)練的數(shù)據(jù)是英語(yǔ)的語(yǔ)音，我試了一下說(shuō)中文，簡(jiǎn)直就是不會(huì)說(shuō)中文的老外講中文一個(gè)味道，現(xiàn)在我懷疑世界的真實(shí)性了

如圖：

 SkinDeep

Github（38.3k）：https://github.com/vijishmadhavan/SkinDeep

SkinDeep - 黑科技一鍵去除圖片、視頻中的紋身

沒(méi)想到 GitHub 上真有這個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，一位來(lái)自印度的算法研究員 Vijish Madhavan 開(kāi)源了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具 SkinDeep ，它可以自動(dòng)去除明星身上的紋身。

我使用這一工具去處理了一些重度紋身的人物照片，效果還不錯(cuò)。下圖是阿倫 · 艾弗森（美國(guó)籃球運(yùn)動(dòng)員）的紋身去除前后對(duì)比圖。

如圖：

StyleCLIP

Github（3.2k）：https://github.com/orpatashnik/StyleCLIP

StyleCLIP - AI自動(dòng) P圖，見(jiàn)沒(méi)見(jiàn)過(guò)掃把頭的馬斯克？

剛剛這個(gè)項(xiàng)目展現(xiàn)了 AI 的強(qiáng)大，效果堪比 PS，接下來(lái)這個(gè)自動(dòng) P 圖的項(xiàng)目才是真的牛逼。

你有沒(méi)有想過(guò)這樣一個(gè)場(chǎng)景，當(dāng)你對(duì)著一張?jiān)瓐D說(shuō)：幫我 P 一個(gè)帥氣的劉海，啪！一個(gè)具有帥氣劉海的圖片便自動(dòng)生成了。

如圖：

 polyglot-png

Github（3.2k）：https://github.com/DavidBuchanan314/tweetable-polyglot-png

polyglot-png - 明明下載的是一張圖片，只需修改后綴名，圖片就變成了一首歌，一串代碼

國(guó)外黑客David Buchanan利用Twitter的漏洞，可以用圖片偽裝的方式傳輸一份“加密”文件，前提是不超過(guò)3MB。

他成功把這種藏匿文件的GitHub源代碼壓縮到圖片中。

現(xiàn)在你只要去他的Twitter，把這張圖片下載下來(lái)，并將文件后綴名從.png修改為.zip，即可解壓為Github代碼。

用圖片隱藏壓縮包的原理并不復(fù)雜，png圖片文件的格式如下。在Zlib之后，有一片IDAT塊的附加數(shù)據(jù)。藏匿數(shù)據(jù)就放在這里。

帶壓縮包的圖片地址：https://i.imgur.com/kNhGrN3.png

David Buchanan的Twitter：https://twitter.com/David3141593/status/1371974874856587268

如圖：

 ResnetGPT

Github（2.2k）：https://github.com/FengQuanLi/ResnetGPT

ResnetGPT - 教你訓(xùn)練一個(gè)模型，讓人工智能玩王者榮耀.

這個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)原理是怎樣的 ？下圖是這個(gè)模型的核心代碼，不算難，我一步步的拆解，我盡量用通俗的語(yǔ)言描述這些技術(shù)。

讓電腦幫我們玩游戲可以分為如下幾步，當(dāng)然這種方式是比較容易實(shí)現(xiàn)的方式，并不會(huì)用到「強(qiáng)化學(xué)習(xí)」的東西，而屠殺圍棋圈的 AlphaGo 算法是基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

1. 獲取當(dāng)前游戲界面。既英雄現(xiàn)在是什么狀態(tài)、周圍有沒(méi)有敵方英雄、小兵等等。

2. 根據(jù)當(dāng)前游戲界面狀態(tài)生成操作指令，是應(yīng)該前進(jìn)、攻擊還是釋放技能。

3. 根據(jù)生成的操作指令去控制手機(jī)，英雄做出相應(yīng)的動(dòng)作。

對(duì)于訓(xùn)練一個(gè)平民版的人工智能模型，大體流程就是這樣。其中獲取當(dāng)前游戲界面、根據(jù)指令去控制手機(jī)都有成熟的技術(shù)。

比如這個(gè)項(xiàng)目中使用 scrcpy 獲取安卓手機(jī)的投屏，這款安卓投屏神器可以將游戲畫(huà)面投屏到電腦桌面上。

有了游戲畫(huà)面，就得到了這時(shí)戰(zhàn)局的狀況。游戲畫(huà)面是圖片的形式，至于這個(gè)圖片包含什么內(nèi)容，人能看明白，但是電腦不懂。

這就需要我們自己去提取圖片中的特征，這里便會(huì)用到深度學(xué)習(xí)算法的東西。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)提取圖片的特征，項(xiàng)目中使用的是 ResNet 101 分類網(wǎng)絡(luò)。

通過(guò)訓(xùn)練這個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)就會(huì)具備提取游戲畫(huà)面特征的能量，有了這些，算法才能進(jìn)行下一步操作指令的生成。

如圖：

intelligent-uavpath-planning

Gitee：https://gitee.com/wwy2018/intelligent-uavpath-planning-simulation-system-S

intelligent-uavpath-planning - 這個(gè)項(xiàng)目是一個(gè)智能無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)

這個(gè)項(xiàng)目是一個(gè)智能無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)，具有操作控制精細(xì)、平臺(tái)整合性強(qiáng)、全方向模型建立與應(yīng)用自動(dòng)化等優(yōu)點(diǎn)。

它以 A、B 兩國(guó)在 C 區(qū)開(kāi)展無(wú)人機(jī)戰(zhàn)爭(zhēng)為背景，該系統(tǒng)的核心功能是通過(guò)仿真平臺(tái)規(guī)劃無(wú)人機(jī)航線，并進(jìn)行驗(yàn)證輸出。數(shù)據(jù)可導(dǎo)入真實(shí)無(wú)人機(jī)，使其按照規(guī)定路線精準(zhǔn)抵達(dá)戰(zhàn)場(chǎng)任一位置，支持多人多設(shè)備編隊(duì)聯(lián)合行動(dòng)。

如圖：

EssayKiller_V2

Github(4.9k)：https://github.com/EssayKillerBrain/EssayKiller_V2

EssayKiller_V2 - 一個(gè)人利用三個(gè)月，開(kāi)發(fā)了一個(gè)會(huì)寫作文的人工智能

一般來(lái)說(shuō)，高考作文可以通過(guò)批量化、模式化的訓(xùn)練達(dá)到一個(gè)令人滿意的分?jǐn)?shù)。實(shí)際上就是把學(xué)生當(dāng)做一個(gè)寫作機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練，為學(xué)生輸入大量范文，提供寫作模式，然后進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的學(xué)習(xí)。等等，這不是和人工智能的訓(xùn)練過(guò)程相同嗎？

那么，如果給一個(gè)人工智能系統(tǒng)同樣的數(shù)據(jù)，是否可以教會(huì)它寫作文呢？

答案是，當(dāng)然可以。B 站 UP 主 - 圖靈的貓，秉承了心動(dòng)不如行動(dòng)的理念，一個(gè)人利用三個(gè)月，500 個(gè)小時(shí)，10000 行代碼，200000000 條數(shù)據(jù)，1700000000 個(gè)參數(shù)，開(kāi)發(fā)了一個(gè)會(huì)寫作文的人工智能 - EssayKiller。

如圖：

style2paints

Github：https://github.com/lllyasviel/style2paints

style2paints - 不需要安裝任何環(huán)境、做任何配置，下載然后雙擊，就可以給線描圖畫(huà)上色。

這個(gè) AI 項(xiàng)目是二次元的福音，雖然他是基于 AI 驅(qū)動(dòng)，但這個(gè)項(xiàng)目不需要你安裝任何環(huán)境、做任何配置。直接下載，然后雙擊，就可以給一個(gè)線描圖畫(huà)上色了。

如圖：