他休息了一会儿，打开台式电脑🈩🀾开始搜索有关约瑟夫·🈮哈勃五年前发布的言论。
奥利🐶🄗♓弗的手转动💞💿🗨着鼠标滚轮，眼睛一刻不停地盯着屏幕，读了半天他的眉毛拧成了一团。
五年前的一个新闻☂报道称，哈勃教授在公开演讲中发表极端恐同言论。他将男同性恋标签为＂异端＂，并声称他们是艾滋病和性病的主要传播者，他进一步强调，这些疾病给社会造成了极大的恐慌和焦虑。他强烈谴责并反对同性恋，甚至在演📰🞝讲中呼吁家长应该坚决反对孩子的同性恋行为，学校应该把同性恋群体驱逐出🙟校园，他还反对美国的同性恋婚姻合法化，并主张将其驱逐出境。
怎么着，哈勃不是同性恋，这一切都是诺🏼🟙曼一厢情愿的？
奥⚭利弗找到一条哈勃演讲现🄕♃场的视频，点击播放。
视频里一个有着油腻肚子的中年男人表情狰狞，义愤填膺地在演讲中抛出一个个令人不适的观点，观众大都摇头表示不赞同，甚至还有人愤然离席，但奥利弗注意到视频的角落里有个女人聚精会神地听着哈勃的演讲，目光一刻不停地注视着他，并在他讲到“家长应该坚决反对孩子的同性恋行为”时赞同地点了点头。奥利弗把视频看完，发现哈勃在演讲结束后还和她对视了一眼。他觉得这个女🐝🀳🀹人或许就是他要找的突破口，🗊🙸🏊现⛪在的关键问题是他要找到她就需要有女人的照片。
五年前的视频的分辨率不算太差，奥利弗在视频上🐚截了个图，但只能捕捉到女人的侧脸，但由于长焦远距离的缘故，女人的五官仍是较为模糊。他计划用超分辨率卷积神经网络技术来修复这张图片。
他先是使用TensorFl🜣🄂ow框架中配置了适当的深度学习环境，并从GitHub的开源库下载了一个预先训练好的超分辨率模型。RTX3090强大的显卡大大缩短了图像的处理时间，图像经过预处理后进入模型中运行，经过多次优化和参数调整，奥利弗最终得到了一张分辨率高、细节清晰，令他满意的照片。但美中不足的是，这始终只是一张侧脸，所以他决定使用生成对抗网络复原女人的正面样貌。
奥利弗深吸了口气，手指在键盘上飞🎱快跳动着，噼里啪啦地打出一串串命令，他利用之前搭建好🕺🎨的环境载入了生成对📻抗网络，并导入了预训练的权重。最后，他将处理好的女人侧脸图像倒入模型，期待模型能尽可能地还原出她的正脸形象。
待模型运行结束，他忍不⚛💄🏔住大骂了一声“🏼🟙傻逼！！！”
这愚蠢的模型竟连个基本的人样都没生出，一个个嘴歪眼斜，奥利弗只好手动给模型疯狂调整参数。👴🍀
经过一番努力操作，他终于得到了一张能称之为“人”的照片，他把照片拿到Ph🛉otoshop里狂修一番，那个女人的全脸终于🇺浮现在了他的脸前。虽然他并不确定这张脸是100％准确的，但他觉得八九不离十了。
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