原文来源：mitryulyanov.github、sites.skoltech.ru

作者：Dmitry Ulyanov、Andrea Vedaldi、Victor Lempitsky

「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、哆啦A亮

关于若干图像恢复问题的示例结果。我们使用深度神经网络，但并不使用数据集对其进行训练或预训练。我们将它们用作结构化图像先验。

摘要

深度卷积网络已经成为图像生成和恢复的通用工具。一般来说，它们的出色性能归功于它们从大量样本图像中学习真实图像先验（image prior）的能力。而在本文中，相反的是，我们证明生成器网络的结构足以将大量的低等级图像统计先验捕获到任意学习中。为了做到这一点，我们展示了一个随机初始化的神经网络可以用作一个手动先验，并且可以在诸如去噪、超分辨率和修补等标准可逆问题上获取很好的性能表现。此外，同样的先验可以用来反演深度神经表征从而对其进行诊断，并且可以对基于“闪光—无闪光”输入对的图像进行恢复。

这张图片的皮肤是想做成质感比较强烈的皮肤，因为灯光照射，显得皮肤比较硬，也没有打粉底遮盖脸部的黑点，所以这样的图片比较适合做出皮肤质感比较强烈的感觉。

先看看效果图

下面是效果对比

下面是教程

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公众号：春树镇

使用mac的童鞋都知道，mac自带有php，Apache等，使得php开发环境的搭建异常简单，但是mac自带的php版本普遍老旧，而且许多扩展都没有编译进去，例如mcrypt等。因此在本地调试时，也就导致当我们需要某项php扩展支持时，还需重新编译，非常麻烦（因为要用到许多shell命令，更可怕的是一旦安装时出现其他依赖未安装问题，那真是够你折腾一阵了）。而我们在mac上安装的lamp以及mamp等集成开发环境，大多有众多的php版本可选，且开启关闭扩展都很简单。所以，如果能把mac上的默认php修改为MAMP等扩展环境中的，那么这些问题就so easy了。 下面我们就介绍如何操作。