他休息了一会儿,打开台式电脑开始搜索有关约瑟夫·哈勃五年前发布的🈪言论。

    奥利弗的手转动着🃹鼠标滚轮,眼睛一刻不停地盯着⛸🟏🜍屏幕,读了半天他的眉毛拧成了一团。

    五年前的一个新闻报道称,哈勃教授在公开演讲中发表极端恐同言论。他将男同性恋标签为"异端",并声称他们是艾滋病和性病的主要传播者,他进一步强调,这些疾病给社会造成了极大的恐慌和焦虑。他强烈谴😘责并反对同性恋,甚至在演讲中呼吁家长应该坚决反对孩子的同性恋行为,学校应该把同性恋群体驱逐出校园,他还反对美国的同性恋婚姻合法化,并主张将其驱逐出境。

    怎么着,哈勃不是同性恋,🖓💊🐎这一切都是诺曼一厢情愿的?

    奥利弗找到一条哈勃演讲现场的视🄓☱🃏频,点击播放。⛸🟏🜍

    视频里一个有着油腻肚子的中年男人表情狰狞,义愤填膺地在演讲中抛出一个个令人不适的观点,观众大都摇头表示不赞同,甚至还有人愤然离席,但奥利弗注意到视频的角落里有个女人聚精会神地听着哈勃的演讲,目光一刻不停地注视着他,并在他讲到“家长应该坚决反对孩子的同性恋行为”时赞同地💰🕝🊢点了点头。奥利弗把视频看完,发现哈勃在演讲结束后还和她对视了一眼。他觉得这个女人或许就是他要找的突破口,现在的关键问题是他要找到她就需要有女人的照片。

    五年前的视频的分辨率不算太差,奥利弗在视频上截了个图,但只能捕捉到女人的侧脸,但由于长焦远🉑🆧距离的缘故,女人的五官仍是较为模糊。他计🗟🜶🆦划用超分辨率卷积神经网络技术来修复这张图片。

    他先是使用TensorFlow框架中配置了适当的深度学习环境,并从GitHub的开源库下载了一个预先训练好的🃁超分辨率模型。RTX3090强大的显卡大大缩短了图像的处理时间,图像经过预处理后进入模型中运行,经过多次优化和参数调整,奥利弗最终得到了一张分🅓🆇🍛辨率高、细节清晰,令他满意的照片。但美中不足的是,这始终只是一张侧脸,所以他决定使用生成对抗网络复原女人的正面样貌。

    奥利弗深吸了口气,手指在键🖇🐟🁅盘上飞快跳动着,噼里啪啦地打出一串串命令,他利用之前搭建好的环境载入了生成对抗网络,并导入了预训练的权重。最后,他将处理好的女人侧脸图像倒入模型,期待模型能尽可能地还原出她的正脸形象。

    待模🍵型运行结束,他忍不住大骂了一声🌭🂗🎹“傻逼!!!”

    这愚蠢的模型竟连个基本的人样都没生出,一个个嘴歪眼斜,奥利弗📧🝒只好手动给模型疯狂调整参数。

    经过一番努力操作,他终于得到了一张能称之为“人”的照片,他把照片拿到Photoshop里狂修一番,那个女人的全脸终于浮现在了他的脸前。虽然他并不确定这张脸是100%准确的,但他觉得八九不离十了。🁗

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