这篇文字没有AI参与，纯属我自己学习的理解。可能漏洞百出。
凡是基于算法的去噪无法彻底消除噪点。凡是彻底消除噪点的方法必定是基于神经网络/模式识别的AI去噪。
为什么有了AI方法还会用到传统算法？因为传统算法是为了提取特征，AI需要根据特征进行模式识别。一旦物体被识别（比如轮廓），它的无数被训练过的库存数据就会精致小心逐点取代原始数据。这是和传统算法去噪的根本不同点。
AI去噪对处理动物图片尤为顺手，因为动物的相貌都是一个模子刻出来的，AI可用的数据无穷无尽，可以无穷逼近，如果你要AI处理一张它从未见过的图片，它会”傻眼“。
由于AI去噪用的是模式识别的套路，RAW和JGP以无足轻重。从提取特征的角度出发，raw确实可以提供更丰富的特征，但对神经网络/模式识别的AI来说，它的功能之一就是无所谓这些区别。它的训练集会越来越聪明，最后完全无视，这正是神经网络这个理论最得意的地方，它会从婴儿到博士一路成长，可能也就是几天的时间。所以不必纠结raw或jpg,AI若这个坎都过不去，它就不叫AI（或倒着写：）
现在手机已经直接AI出片了，完全无噪点，完全无需在多此一举的去噪了。我估计今后相机也会跟上。一拍两个格式，AI片和非AI片。
