モザイク破壊

モザイク破壊（もざいくはかい）とは、人工知能が「ここがモザイク領域だ」と認識し（画像認識AI）、「ここにはこんな画像があるはずだ」と予測して新しく描き直す（画像生成AI）技術のことです。

VHS時代の「モザイク除去（詐欺）」やFLMASKなどの「モザイク外し」とは異なる技術です。

大雑把な処理

ディープラーニング（深層学習）

大量の「モザイクをかける前の画像」と「かけた後の画像」をセットでAIに学習させます。これにより、AIは「このパターンのモザイクの下には、おそらくこういう目や鼻があるはずだ」という統計的な予測ルールを身につけます。

GAN（敵対的生成ネットワーク）

「本物そっくりの画像を作るAI（生成者）」と「それが本物か偽物かを見破るAI（識別者）」を戦わせる技術です。

• 生成者がモザイク部分を補完した画像を作ります。
• 識別者が「これは不自然だ」とダメ出しをします。

これを何度も繰り返すことで、人間が見ても違和感のないほど高精細な画像を作り出せるようになります。

画像補完（インペインティング）

周囲のピクセルの色やパターン、文脈を読み取って、欠落している部分を埋める技術です。例えば、顔の半分にモザイクがかかっていても、もう半分のデータや一般的な顔の構造データをもとに自然に繋ぎ合わせます。

「復元」ではなく「捏造」に近い

AIが行っているのは、失われたデータの復元ではなく、あくまで「もっともらしい描き足し」です。そのため、出来上がった画像が「実際の被写体」と全く同じである保証はありません。

著作権や法律の懸念

他人の著作物（動画や写真）に勝手にAIで処理を施して販売・公開することは、著作権法違反やわいせつ電磁的記録陳列罪に問われ、実際に日本でも逮捕者が出ています。

• https://www.yomiuri.co.jp/national/20211019-OYT1T50066/

主なソフトウェア、人工知能モデル

• DeepMosaics
  • https://github.com/HypoX64/DeepMosaics
• DeepCreamPy
  • https://github.com/Deepshift/DeepCreamPy
• PULSE:
  • https://github.com/alex-damian/pulse
• DiffBIR
  • https://github.com/xpixelgroup/diffbir
• SUPIR
  • https://github.com/Fanghua-Yu/SUPIR
• CodeFormer
  • https://github.com/sczhou/CodeFormer