Nvidia מסוגלת כעת להפעיל כל סרטון ב'הילוך איטי '

Nvidia

אם כי עבור משתמשים רבים האמת היא שהאפשרות להקליט כל סוג של רצף ב הקרנה איטית זה משהו שהם לא השתמשו בו ולא ישתמשו בו יותר מפעם אחת או פעמיים בכל חייהם, האמת היא, משום מקום, זה הפך להיות אחת האפשרויות המותקנות כברירת מחדל כמעט בכל הסמארטפונים המתקדמים שנמצאים בשוק כיום ואפילו באלה שעוד יבואו.

למרות העובדה שטכנולוגיה זו היא, בלשון המעטה, וישנם משתמשים רבים שממש מאוהבים באפשרויות שלה, האמת היא שכמו כמעט כל דבר בחיים, יש לה גם צד שלילי. במקרה זה עלינו להתמקד כמעט אך ורק ב צרכי אחסון מכל אחד מהסרטונים האלה, שיכולים להיות גבוהים מאוד כמו גם את משאבים הדרושים להתרבות, דבר שמגביל סוף סוף את היישום שלו, כפי שאמרנו, למסופים בטווחים הגבוהים ביותר של כל יצרן.

כל סמארטפון יוקרתי נוכחי יכול ליצור ולהפעיל סרטוני Slow Motion

כדי להבטיח שכל אחד יוכל להעתיק כל סרטון ב- Slow Motion, בין אם הוא הוקלט ובין אם לא כדי להציע את המשאבים הדרושים להעתקה שלו, היום אנו מוצאים חידוש של Nvidia זה בוודאי ישמח רבים מכיוון שהמהנדסים שלה הצליחו לפתח לא פחות מ- פלטפורמת בינה מלאכותית חדשה שעל פי הראיות הראשונות שהוצגו, יאפשר השמעה של כל סוג וידאו ב Slow Motion, הן אלה המתארחים בטרמינל והן אלה שאנו יכולים לראות באופן מקוון בפלטפורמות סטרימינג כמו YouTube.

בהרחבה מעט יותר, כפי שהודיעה חברת Nvidia, נראה כי האלגוריתם החדש הזה פותח כדי להאט את התמונות לאחר ההקלטה. ההבדל בין הפלטפורמה שפותחה והוצגה על ידי החברה היוקרתית לבין שאר הטכנולוגיות הקיימות בשוק הוא בכך, במקום למתוח את המסגרות, משהו שגורם לתמונות שנוצרו להיראות רע מאוד, הבינה המלאכותית של Nvidia יוצרת מסגרות שמוכנסות לחללים אלה משום מקום.

מספיקה רשת עצבית עוויתית כדי לצפות בכל סרטון בהילוך איטי

ברמת התוכנה, מהנדסי Nvidia החליטו שהאפשרות הטובה ביותר ליצור פלטפורמה עם פונקציונליות זו היא להמר על יצירת אחת רשת עצבית קונבולוציה מסוגלים לאמוד את הזרימה האופטית, דפוס התנועה של עצמים, משטחים ואפילו את קצוות הסצנה המדוברת. בזכות כל אלה, ניתן ליצור את המסגרות הנחוצות כך שבבוא הרגע נוכל לראות סצינות משוחזרות קדימה ואחורה בין שתי מסגרות הקלט.

בתוך כל העבודה המרשימה הזו יש אפילו מקום לגרום לפלטפורמה להיות מסוגלת לחזות כיצד הפיקסלים הולכים לעבור מארבע זרם למסגרת הבאה, בשביל זה נוצר וקטור תנועה דו מימדי שמסוגל לחזות ולהתמזג בכדי לקרב שדה זרימה למסגרת הביניים. אחרי כל העבודה הזו, רשת עצבית קונבולוציה שנייה אחראית על אינטרפולציה של הזרימה האופטית ודאגו לשכלל את שדה הזרימה המשוער כדי לחזות מפות נראות ולא לכלול פיקסלים החסומים על ידי אובייקטים במסגרת.

למרות שטכנולוגיה זו מעניינת יותר, במיוחד אם ניקח בחשבון את התוצאות הבולטות שהציגו מנהיגי חברת Nvidia, האמת היא שלא צפוי שהיא תוכל להיות ממוסחרת די הרבה זמן. הבעיה העיקרית היא בכך פלטפורמת הבינה המלאכותית שיצרה Nvidia אינה מותאמת לחלוטין והעובדה של יישום יישום שניתן לבצע בזמן אמת היא עדיין אתגר עבור המהנדסים המעורבים בפיתוח פרויקט זה.


תוכן המאמר עומד בעקרונותינו של אתיקה עריכתית. כדי לדווח על שגיאה לחץ כאן.

היה הראשון להגיב

השאירו את התגובה שלכם

כתובת הדוא"ל שלך לא תפורסם.

*

*

  1. אחראי לנתונים: מיגל אנחל גטון
  2. מטרת הנתונים: בקרת ספאם, ניהול תגובות.
  3. לגיטימציה: הסכמתך
  4. מסירת הנתונים: הנתונים לא יועברו לצדדים שלישיים אלא בהתחייבות חוקית.
  5. אחסון נתונים: מסד נתונים המתארח על ידי Occentus Networks (EU)
  6. זכויות: בכל עת תוכל להגביל, לשחזר ולמחוק את המידע שלך.