Nvidiaは「スローモーション」で任意のビデオを再生できるようになりました

Nvidia

多くのユーザーにとって真実は、あらゆるタイプのシーケンスを記録する可能性があるということですが スローモーション それは彼らが一生に一度も二度も使用したことのないものであり、真実はどこからともなく、 事実上すべてのハイエンドスマートフォンにデフォルトでインストールされているオプションのXNUMXつ 今日は市場に存在し、まだ来ていないものにも存在します。

このテクノロジーは控えめに言っても、文字通りその可能性に恋をしているという事実にもかかわらず、真実は、人生のほとんどすべてのように、それはマイナス面も持っているということです。 この場合、特に ストレージのニーズ これらのビデオのいずれか、非常に高くなる可能性があります 再現するために必要なリソース、私たちが言ったように、最終的にそれの実装をあらゆるメーカーの最高範囲の端末に制限する何か。

現在のハイエンドスマートフォンならどれでも、スローモーションビデオを作成して再生できます

複製に必要なリソースを提供するために記録されているかどうかに関係なく、誰でもスローモーションでビデオを複製できるようにするために、今日、 Nvidia そのエンジニアは何とか開発したので、それは確かに多くの人を喜ばせるでしょう 新しい人工知能プラットフォーム それは、提示された最初の証拠によると、 あらゆるタイプのビデオをスローモーションで再生できるようになります、ターミナルでホストされているものと、YouTubeなどのストリーミングプラットフォームでオンラインで見ることができるものの両方。

Nvidiaが発表したように、もう少し詳しく説明すると、この新しいアルゴリズムは、記録後の画像の速度を低下させるために開発されたようです。 一流企業によって開発および提示されたプラットフォームと、市場に存在する他のテクノロジーとの違いは、 フレームを伸ばす代わりに、結果の画像を非常に悪く見せるもの、人工知能 Nvidiaは、これらのスペースに挿入されるフレームをどこからともなく作成します.

畳み込みニューラルネットワークは、スローモーションでビデオを見るのに十分です

ソフトウェアレベルでは、Nvidiaのエンジニアは、この機能を備えたプラットフォームを作成するための最良のオプションは、作成に賭けることであると判断しました。 畳み込みニューラルネットワーク オプティカルフロー、オブジェクト、サーフェス、さらには問題のシーンのエッジの移動パターンを推定できます。 これらすべてのおかげで、必要なフレームを作成して、その瞬間が来たときに、XNUMXつの入力フレーム間で前後に再現されたシーンを見ることができます。

このすべての印象的な作品の中には、ピクセルが現在のXNUMXフレームから次のフレームにどのように移動するかをプラットフォームが予測できるようにする余地さえあります。このため、予測可能なXNUMX次元の移動ベクトルが作成されています。マージして、流れ場を中間フレームに近似します。 このすべての作業の後、 XNUMX番目の畳み込みニューラルネットワークは、オプティカルフローの補間を担当します 視程マップを予測し、フレーム内のオブジェクトによって遮られたピクセルを除外するために、おおよそのフローフィールドを調整します。

このテクノロジーは興味深いものですが、特にNvidiaのリーダーが提示した印象的な結果を考慮すると、かなり長い間商品化できるとは期待されていません。 主な問題は Nvidiaによって作成された人工知能プラットフォームは完全に最適化されていません また、リアルタイムで実行できるアプリケーションを実装するという事実は、このプロジェクトの開発に携わるエンジニアにとって依然として課題です。


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