馬賽克背后的影像要是能還原，也就是說用逆向算法來破解去除馬賽克，還原圖片或者視頻最初的狀態，那將是一項造福普遍全男人類的偉大發明。

當然有的高手已經做到閱片無數、自然心中無碼的化境，這些同學還怕什么馬賽克呢？馬賽克是人類進步和發展的最大阻礙，就連Google也在嘗試解決這個技術難題，以便更好地服務更多的電影愛好者。

馬賽克是造成信息丟失不可還原，不過你可以張冠李戴、比如AI換臉

不過遺憾的是，根據計算機理論依據來說這項技術是不可實現的，馬賽克算法的原理類似，你知道9+9等于18，但是你能說18一定等于9加9嗎？馬賽克算法造成的是信息丟失，你只能通過技術去用新的“影像”去替代 ，而不能回到原來的影像。舉個例子，假設我們把某個人的眼睛打了馬賽克，你就可以自己“PS一個新的眼睛”放到你去除馬賽克以后的位置，但是這個圖像并不是原來沒打馬賽克之前的圖像，只是你通過自己的自然印象去“腦補”出來的。

現實世界中很多物體的形狀你都知道大概是什么樣的，比如一棵樹、一株稻草、一條牛、一只羊、一只兔子、一只鳥、一條魚等等，或者拿人來說，每個人的眼睛、鼻子、耳朵、嘴巴等器官都是不同的，可能極少數雙胞胎有類似的，除此之外各有特色。可是具象化的某個器官你不會認錯，比如你不會把眼睛錯認成鼻子，每個器官都有自己各不相同又有類似的特點可以挖，比如鼻子有兩個孔，嘴巴里面都有牙齒和舌頭。

從這個意義上講，我們是可以“還原”馬賽克的，網上很多女明星“艷照門”都是通過這種方式實現的。很多女明星的臉被很多不懷好意的人，惡意PS到某些色情明星，或者某些裸模的身上，然后通過這種方式去詆毀別人，其實跟我們說的“替代還原馬賽克”是一樣的道理。

目前Google和英偉達在這一方面做得比較好源碼，基本上可以做到以假亂真的地步。就像AlphaGo一樣，AI可以不斷地學習和訓練，數據庫越大那么還原的程度就越接近真實值。同樣用一個例子來說明，就拿還原一個中國人的臉型來說，被還原人是男性還是女性、南方人還是北方人，甚至具體到哪個西北的哪個村，東北的哪個屯兒源碼，這樣還原程度就會很高。當然可見的區域越多，還原的可能性越大，馬賽克覆蓋越全面，還原的可能性就越小。