এনভিডিয়া এখন 'স্লো মোশন' তে কোনও ভিডিও প্লে করতে সক্ষম

যদিও অনেক ব্যবহারকারীর পক্ষে সত্য হ'ল যে কোনও ধরণের সিকোয়েন্সটি রেকর্ড করার সম্ভাবনা ধীর গতি এটি এমন একটি জিনিস যা তারা তাদের পুরো জীবনে এক বা দু'বার বেশি ব্যবহার করেনি বা ব্যবহার করবে না, সত্যটি কোথাও থেকে, এটি হয়ে গেছে কার্যত সমস্ত হাই-এন্ড স্মার্টফোনে ডিফল্টরূপে ইনস্টল করা বিকল্পগুলির মধ্যে একটি যা আজ বাজারে এবং এমনকী যা এখনও আসেনি are

এই প্রযুক্তিটি যত কম, কম আকর্ষণীয় এবং এমন অনেক ব্যবহারকারী রয়েছে যা আক্ষরিকভাবে এর সম্ভাবনার সাথে প্রেম করে, সত্যটি জীবনের প্রায় প্রতিটি কিছুর মতোই এরও নেতিবাচক দিক রয়েছে। এই ক্ষেত্রে আমাদের প্রায় একচেটিয়াভাবে ফোকাস করতে হবে স্টোরেজ প্রয়োজন এই ভিডিওগুলির যে কোনও একটি, যা পাশাপাশি খুব উচ্চ হতে পারে এটি পুনরুত্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানসমূহ, এমন কিছু যা অবশেষে এটির বাস্তবায়নকে সীমাবদ্ধ করে, যেমনটি আমরা বলেছিলাম যে কোনও নির্মাতার সর্বোচ্চ ব্যাপ্তির টার্মিনালগুলিতে।

যে কোনও বর্তমান উচ্চ-স্মার্টফোন স্লো মোশন ভিডিওগুলি তৈরি এবং প্লে করতে পারে

স্লো মোশনে যে কোনও ভিডিওর পুনরুত্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থান সরবরাহ করার জন্য এটি রেকর্ড করা হয়েছে কিনা তা যে কেউ কোনও ভিডিও পুনরুত্পাদন করতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য, আজ আমরা একটি অভিনবত্ব পেয়েছি এনভিডিয়া এটি অবশ্যই অনেকের দ্বারা পছন্দ হবে যেহেতু এর প্রকৌশলীরা একটি এর চেয়ে কম কিছু বিকাশ করতে সক্ষম হয়েছেন নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্ল্যাটফর্ম যে, উপস্থাপিত প্রথম প্রমাণ অনুযায়ী, ধীর গতিতে কোনও ধরণের ভিডিও প্লে করার অনুমতি দেয়, উভয়ই টার্মিনালে হোস্ট করেছেন এবং ইউটিউবের মতো স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মগুলিতে আমরা অনলাইনে দেখতে পাচ্ছি।

আরও কিছু বিশদে যেতে গেলে, এনভিডিয়া ঘোষিত হিসাবে, মনে হয় যে এই উপন্যাসটি অ্যালগরিদমটি রেকর্ড হওয়ার পরে চিত্রগুলি ধীর করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। মর্যাদাপূর্ণ সংস্থা এবং বাজারে বিদ্যমান প্রযুক্তিগুলির বিশ্লেষণ করা এবং উপস্থাপিত প্ল্যাটফর্মের মধ্যে পার্থক্যটি হ'ল, পরিবর্তে ফ্রেম প্রসারিত, এমন কিছু যা ফলস্বরূপ চিত্রগুলি খুব খারাপ দেখায়, এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এনভিডিয়া এমন ফ্রেম তৈরি করে যা এই জায়গাগুলিতে কোথাও সন্নিবেশ করা হয়.

স্লো মোশনের যে কোনও ভিডিও দেখার জন্য একটি কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক যথেষ্ট

সফ্টওয়্যার স্তরে, এনভিডিয়া প্রকৌশলীরা স্থির করেছেন যে এই কার্যকারিতা সহ প্ল্যাটফর্ম তৈরির সেরা বিকল্পটি একটি তৈরির ক্ষেত্রে বাজি রাখা কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক অপটিক্যাল প্রবাহ, বস্তুর গতিবিধি, উপরিভাগ এবং এমন কি দৃশ্যের প্রান্তগুলি অনুমান করতে সক্ষম। এই সমস্ত ধন্যবাদ, প্রয়োজনীয় ফ্রেম তৈরি করা যেতে পারে যাতে মুহূর্তটি আসে, আমরা দুটি ইনপুট ফ্রেমের মধ্যে সামনে এবং পিছনে উভয়ই পুনরুত্পাদন দৃশ্য দেখতে পাবে।

এই সমস্ত চিত্তাকর্ষক কাজের মধ্যে প্ল্যাটফর্মটি কীভাবে পিক্সেলগুলি বর্তমান চার থেকে পরবর্তী ফ্রেমে চলে যেতে চলেছে তা অনুমান করতে সক্ষম হওয়ার মতো জায়গা রয়েছে, এর জন্য একটি দ্বি-মাত্রিক আন্দোলনের ভেক্টর তৈরি করা হয়েছে যা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম এবং মধ্যবর্তী ফ্রেমে আনুমানিক একটি ফ্লো ফিল্ডে মার্জ করুন। এই সমস্ত কাজ পরে, অপ্টিক্যাল প্রবাহকে দ্বি-বিভক্ত করার দায়িত্বে রয়েছে দ্বিতীয় কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং দৃশ্যমানতার মানচিত্রের পূর্বাভাস দিতে এবং ফ্রেমের অবজেক্টগুলিতে পিক্সেলগুলি বাদ দিতে আনুমানিক প্রবাহ ক্ষেত্রটি পরিমার্জন করার যত্ন নিন।

যদিও এই প্রযুক্তিটি আকর্ষণীয়ের চেয়ে বেশি, বিশেষত যদি আমরা এনভিডিয়া নেতৃবৃন্দ দ্বারা উপস্থাপিত স্ট্রাইকিং ফলাফলগুলি বিবেচনা করি তবে সত্য যে এটি বেশ কিছু সময়ের জন্য বাণিজ্যিকীকরণ হতে পারে বলে আশা করা যায় না। মূল সমস্যাটি হ'ল এনভিডিয়া তৈরি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্ল্যাটফর্মটি পুরোপুরি অনুকূলিত হয় না এবং বাস্তব সময়ে কার্যকর করা যেতে পারে এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন বাস্তবায়নের সত্যতা এখনও এই প্রকল্পের উন্নয়নের সাথে জড়িত প্রকৌশলীদের জন্য একটি চ্যালেঞ্জ।