على الرغم من أن الحقيقة بالنسبة للعديد من المستخدمين هي أن إمكانية تسجيل أي نوع من التسلسل في بطىء الحركة إنه شيء لم يستخدموه ولن يستخدموه أكثر من مرة أو مرتين في حياتهم كلها ، والحقيقة هي أنه ، من العدم ، أصبح أحد الخيارات المثبتة افتراضيًا في جميع الهواتف الذكية المتطورة تقريبًا الموجودة اليوم في السوق وحتى في الأسواق التي لم يأت بعد.
على الرغم من حقيقة أن هذه التكنولوجيا هي أقل إثارة للإعجاب وأن هناك العديد من المستخدمين الذين يحبون إمكانياتها حرفيًا ، فإن الحقيقة هي أنه ، مثل كل شيء تقريبًا في الحياة ، لها أيضًا جانب سلبي. في هذه الحالة ، يتعين علينا التركيز بشكل حصري تقريبًا على احتياجات التخزين من أي من مقاطع الفيديو هذه ، والتي يمكن أن تكون عالية جدًا بالإضافة إلى ملفات الموارد اللازمة لإعادة إنتاجها، وهو أمر يحد أخيرًا من تنفيذه ، كما قلنا ، إلى محطات الطرفية من أعلى نطاقات لأي مصنع.
يمكن لأي هاتف ذكي متطور حاليًا إنشاء مقاطع فيديو بطيئة الحركة وتشغيلها
للتأكد من أن أي شخص يمكنه إعادة إنتاج أي فيديو في Slow Motion ، سواء تم تسجيله أم لا ، من أجل توفير الموارد اللازمة لإعادة إنتاجه ، نجد اليوم حداثة NVIDIA هذا بالتأكيد سيسعد الكثيرين لأن مهندسيها تمكنوا من تطوير ما لا يقل عن a منصة ذكاء اصطناعي جديدة أنه وفقًا للأدلة الأولى المقدمة ، سيسمح بتشغيل أي نوع من الفيديو في Slow Motion، سواء تلك المستضافة في محطة أو تلك التي يمكننا رؤيتها عبر الإنترنت على منصات البث مثل YouTube.
عند الدخول في مزيد من التفاصيل ، كما أعلنت Nvidia ، يبدو أن هذه الخوارزمية الجديدة قد تم تطويرها لإبطاء الصور بعد تسجيلها. الفرق بين المنصة المطورة والمقدمة من قبل الشركة المرموقة وبقية التقنيات الموجودة في السوق هو ، بدلا من شد الإطارات، الشيء الذي يجعل الصور الناتجة تبدو سيئة للغاية ، الذكاء الاصطناعي لـ تقوم Nvidia بإنشاء إطارات من العدم يتم إدخالها في هذه المساحات.
الشبكة العصبية التلافيفية كافية لمشاهدة أي فيديو بالحركة البطيئة
على مستوى البرامج ، قرر مهندسو Nvidia أن الخيار الأفضل لإنشاء نظام أساسي بهذه الوظيفة هو الرهان على إنشاء منصة الشبكة العصبية التلافيفية قادر على تقدير التدفق البصري ونمط حركة الأشياء والأسطح وحتى حواف المشهد المعني. بفضل كل هذا ، يمكن إنشاء الإطارات الضرورية بحيث ، عندما تأتي اللحظة ، يمكننا رؤية المشاهد معاد إنتاجها للأمام وللخلف بين إطاري الإدخال.
ضمن كل هذا العمل المثير للإعجاب ، هناك مجال لجعل النظام الأساسي قادرًا على التنبؤ بكيفية انتقال وحدات البكسل من الإطار الرابع الحالي إلى الإطار التالي ، لذلك تم إنشاء ناقل حركة ثنائي الأبعاد قادر على التنبؤ ودمج لتقريب حقل التدفق إلى الإطار المتوسط. بعد كل هذا العمل ، شبكة عصبية تلافيفية ثانية مسؤولة عن استيفاء التدفق الضوئي واعتنِ بتحسين مجال التدفق التقريبي للتنبؤ بخرائط الرؤية واستبعاد وحدات البكسل التي تحجبها كائنات في الإطار.
على الرغم من أن هذه التكنولوجيا أكثر من مثيرة للاهتمام ، خاصة إذا أخذنا في الاعتبار النتائج المذهلة التي قدمها قادة Nvidia ، إلا أن الحقيقة هي أنه من غير المتوقع أن يتم تسويقها لبعض الوقت. المشكلة الرئيسية هي أن لم يتم تحسين منصة الذكاء الاصطناعي التي أنشأتها Nvidia بالكامل وما زالت حقيقة تنفيذ تطبيق يمكن تنفيذه في الوقت الفعلي تمثل تحديًا للمهندسين المشاركين في تطوير هذا المشروع.