Depix，https://github.com/spipm/Depix，文本类打码最安全的方式还是纯色全覆盖，马赛克被还原的概率很高。
本地跑了一下这个项目，M1 电脑，十几个字符的解码需要长达 10min+ 的计算，效率还是比较低的。它的算法思路是：
1）加载模具图片，最好是相同底色、相同字体、相同字号的文字列表截图，识别时会以模具为参考对照进行文字还原
2）将马赛克内容进行方形切割以分离单个子块，然后在模具中匹配每个子块，找出与之最匹配的矩形，并记录它们在搜索图像中的位置
3）核心算法在于子块匹配，通过对比矩形块的颜色差异，找到最小差异的矩形块作为匹配结果
这个库的实现并没有用到 AI 的能力，属于较为暴力的相似度对比策略，所以效率低是可以理解了，源码中用到的模具都是英文，如要支持中文字符的识别，就需要把所有的中文都放进去，那么效率就会更低了。
看到几篇利用 AI 来实现马赛克还原的论文，主要依靠生成式内容来补充像素，对于像素本就很丰富的图片而言会比较有效，例如老照片还原；针对这种程度的文字类马赛克还原，效果要差很多，不知道市面上是否已经有成熟的工具。
转自推特，Barret李靖
