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这样平均每秒就能还原上千点的pixel，即使扣掉可能重覆的pixel，只要几十秒的影片还原出来的程度也就很可观了，如果还能有专属影像处理的AI软体的话，要解析出接近无码的影片也就很有希望了。

视频A方面完了，视频B的部分流程基本一样，这里我们素材已经提供了尼古拉斯凯奇的头像了，所以只要选好头像FACES B的目录workspacedata_Baligned就行。(VIDEO B和IMAGES B这里目录不用填)，设置好FACES B的目录之后，我们就选好MODEL的目录，这里是workspacemodel，最后点MODEL 开始训练。训练是双向的，无所谓AtoB还是BtoA；但下一步的SWAPS就得选要BtoA（B脸换到A头上）还是AtoB（A脸换到B头上）

最大名鼎鼎的当然是Minecraft(我的世界)， 虽然最常冠以沙盒游戏的的分类，但整个世界、角色等都是采用立方体体素打造的，我们也将其分类在体素游戏之内，Voxel(体素)是voluempixel的缩写，是指构成由立体渲染对象构成世界的最小单位。体素不光是单指立方体，也包括各种其他几何体，比如：球体、圆柱体、甚至是复杂几何体的迭代形式。

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- 挑战性十足的障碍赛！

必须是薄码又怎么理解呢？因为薄码意味着马赛克的格子比较大，丢失的像素就相对比较少。这样插值补偿的参数调整带来的误差就比较小。修复得到的结果就越接近粉色1.5