（来源：上观新闻）
他们将失真类🦊🇫🇮型分为14大🎳🙈类，分别🤽♂️是：模糊、亮🧁🎟度增强、😌🚾压缩失真🇷🇺⬜、对比度增强、🇺🇬☣对比度减弱🇦🇬🍺、变暗👍、雾霾、🇸🇹噪点、过🇧🇸度锐化、像素化、🏯雨滴、饱和度🏑☢增强、饱和度减🐫弱和雪花🍷。在受控对比实验中🇻🇦🔇，AI🍦科学家使用两🕒种底层模🍷型均达到了81.👔82%的任意奖💯牌率，分别◻比最强对比系统🕰⚖高出4.55🥓和18.18个📿百分点🏟🇧🇦。但如果能拆出多个🕗 Ag🇨🇳ent，分⏹叉的时候让子 A🦇📳gent 各自👘探索不同🉑方向，流水线的时♦💍候让不同🥀 Agent 负🇬🇪责不同环节🚰，主 Agen🥨t 管总方🇭🇳🇧🇾向，整个执行过🕣🇹🇭程就会🦐更快，也会🇸🇷更稳📒🗃。
官宣不到24小🐑时，“AI演📨员 假人💴感”冲上热搜👡。通过引入失🚖真图这一结构化🤷♂️表示方式，研🚻究团队不仅为区🚯域级图像质量评🇵🇼估提供了一套完整📻的形式🇳🇺☦化框架⏸🏆，还构🐏建了迄🧔今为止🇬🇶最大规模的区🇧🇫域级配对🦍失真数据集，并🏳️🌈设计了一个轻量高🐤🥊效的模型来🇹🇨🕹学习这🇹🇳种图谱结构🥟🤱。正是为🦈了解决这个问题🇰🇪，华为技术🐗（加拿大）🍞👧的研究团队提✒出了一个全新的思💤路：与其让⏫AI笼统评⚙👦价整张图，♒🛸不如教它像真正的🏊♀️🏹专家一样，先🤒把图像🇺🇿9️⃣拆解成一个个👨⚖️有意义的区域🚊🇯🇪，再针对每个区域🇧🇭进行细致的质量🌟分析，最后🇵🇳通过一🚚🌙张结构化的"关系🦇图谱"把所🇬🇼有信息整合起⚡来🐌🤨。
