經過像素化處理（或是一般所說的打馬賽克）的圖片，由於影像細節資訊已丟失，基本上難以再從大顆粒像素中還原。不過很多人可能有這樣的經驗：只要稍微站遠一點或摘下近視眼鏡，圖片似乎就會因為「腦補」而變得更清楚。
Google Brain最近發表一項新研究，就是類似的「消馬賽克」技術，能夠將輸入的8×8低像素的名人照片或房間照，轉成較為清晰、近似原始照片的32×32像素圖。
這項技術並非一般的圖像銳化，而是使用類神經網路透過學習、猜測，產生新的圖片，因此仔細看會發現生成的臉孔與原始照片並不同。
Google Brain團隊利用兩套類神經網路（稱為conditioning network與prior network）分別對圖片進行處理。一個會嘗試將低解析度圖片的像素與其他高解析度圖片（降為8×8像素）互相比對，以得到臉部或房間照片的粗略骨架。第二個負責分析輸入的圖片，依據其他具有相似像素位置的現成照片，試圖在像素化的圖片中添加細節。最後再將兩個輸出組合，產生圖片。
團隊也進一步將運算模型合成的圖片與相機拍攝的照片並列，請受試者判斷何者是以相機拍的照片。結果顯示模型處理的名人照約有一成唬過受試者的眼睛（若達50%表示完全無法分辨），房間照更有大約兩成。
Google Brain這項研究的相關細節，已發表於ArXiv論文資料庫中。
