随着科技技术的不断发展，大数据在人工智能领域上拥有越来越多的作用，当然大数据的分析与挖掘已经成为各科研单位的研究热点。尤其指向在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
前段时间，英伟达公司发布了一种最先进的深度学习算法，它可以有效编辑图像或复原那些像素有缺失的图像。然后通过删除图像的部分内容再进行填充的方式，并且利用大数据来重新编辑图像。
据研究人员表示，这种“图像修复”功能应用在照片编辑软件中，先抠掉图像中不需要的内容，同时用算法生成的真实数据来填充。其次，通过将生成的马赛克图案覆盖在ImageNet，Places2 和CelebA－HQ数据集的图像上，使用NVIDIA Tesla V100 GPU和经过cuDNN加速的PyTorch深度学习框架来训练神经网络。
为了解决这个问题，研究团队开发了一种方法，确保受损像素的输出不依赖于因这些像素产生的输入值。使用一组损失函数来训练模型，匹配VGG模型的特征损失和风格损失以产生逼真的输出，在未来相同的网络框架可以来完成高分辨率图像的处理任务。
