जे होस् धेरै प्रयोगकर्ताहरूको लागि सत्य यो हो कि कुनै पनि प्रकारको अनुक्रम रेकर्ड गर्ने सम्भावना सुस्त गति यो त्यस्तो चीज हो जुन उनीहरूले प्रयोग गरेका छैनन् न त उनीहरूले आफ्नो सम्पूर्ण जीवनमा एक वा दुई भन्दा बढी प्रयोग गर्ने छन्, सत्य यो हो कि, कतैबाट, यो भएको छ व्यावहारिक रूपमा सबै उच्च-एंड स्मार्टफोनहरूमा पूर्वनिर्धारित रूपमा स्थापित विकल्पहरू मध्ये एक त्यो आजको बजारमा र ती पनी अझै आउने बाँकी रहेका छन्।
यद्यपि यो टेक्नोलोजी हो, कम हडताल गर्ने र त्यहाँ धेरै प्रयोगकर्ताहरू छन् जसले शाब्दिक रूपमा यसको सम्भावनाहरूसँग प्रेम गर्दछन्, सत्य यो हो कि जीवनको प्रायः सबै चीजहरू जस्तै यसमा पनि नकारात्मक पक्ष छ। यस अवस्थामा हामीले लगभग विशेष रूपमा ध्यान केन्द्रित गर्नुपर्दछ भण्डारण आवश्यकताहरू यी कुनै पनि भिडियोहरू, जुन धेरै उच्च हुन सक्छ साथ साथै संसाधनहरू यसको पुन: उत्पादनका लागि आवश्यक छ, केहि चीज जसले अन्ततः यसको कार्यान्वयनलाई सीमित गर्दछ, जस्तो कि हामीले भन्यौं कुनै पनि निर्माताको उच्च श्रेणीको टर्मिनलमा।
अनुक्रमणिका
कुनै पनि हालको उच्च-अन्तको स्मार्टफोनले स्लो मोशन भिडियोहरू सिर्जना र प्ले गर्न सक्छ
स्लो मोशनमा जो कोहीले पनि भिडियो पुनरुत्पादित गर्न सक्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्न, यसको प्रजननको लागि आवश्यक संसाधनहरू प्रस्ताव गर्नको लागि रेकर्ड गरिएको छ वा छैन, आज हामीले एउटा नवीनता भेट्टायौं। NVIDIA यसले निश्चित रूपमा धेरैलाई खुशी पार्नेछ किनभने तिनीहरूका ईन्जिनियरहरूले a भन्दा कम केहि विकास गर्न मद्दत गरे नयाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफर्म त्यो, प्रस्तुत पहिलो प्रमाण अनुसार, स्लो मोशनमा कुनै पनि प्रकारको भिडियो प्ले गर्न अनुमति दिनेछ, दुबै टर्मिनलमा होस्ट गरिएका र ती जुन हामी युट्यूब जस्तो स्ट्रिमिंग प्लेटफर्महरूमा अनलाइन हेर्न सक्छौं।
थोरै विस्तारमा जानुहोस्, Nvidia द्वारा घोषणा गरे जस्तै यस्तो लाग्छ कि यो उपन्यास एल्गोरिथ्म रेकर्ड गरिए पछि छविहरू ढिला बनाउन विकसित गरिएको छ। प्रतिष्ठित कम्पनीले विकसित गरेको र प्रस्तुत मञ्चमा अवस्थित बाँकी प्रविधिहरू बीचको भिन्नता त्यो हो, यसको सट्टा फ्रेमहरु तानेर, यस्तो चीज जसले नतिजा छविहरू धेरै नराम्रो देखिन्छ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता Nvidia फ्रेमहरू सिर्जना गर्दछ जुन कहिँ बाहिर यी रिक्त स्थानहरूमा सम्मिलित गरियो.
स्लो मोशनमा कुनै पनि भिडियो हेर्न एक कन्फ्युसनल न्यूरल नेटवर्क पर्याप्त छ
सफ्टवेयर स्तरमा, Nvidia इन्जिनियरहरूले निर्णय लिएका छन कि यो कार्यक्षमता संग मञ्च बनाउनको लागि उत्तम विकल्प एक शर्त बनाउन को लागी शर्त छ। कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क अप्टिकल प्रवाह, वस्तुहरूको आन्दोलन पैटर्न, सतहहरू र प्रश्नको दृश्यको किनारहरू पनि अनुमान गर्न सक्षम छ। यी सबैको लागि धन्यवाद, आवश्यक फ्रेमहरू सिर्जना गर्न सकिन्छ ताकि जब यो क्षण आउँदछ, हामी दुई इनपुट फ्रेमहरूको बीचमा र पछाडि दुबै पुन: उत्पादित दृश्यहरू देख्न सक्छौं।
यो सबै प्रभावशाली काम भित्र पिक्सल वर्तमान चौथोबाट अर्को फ्रेममा कसरी सर्ने भनेर भविष्यवाणी गर्न सक्षम हुन प्लेटफर्म प्राप्त गर्न कोठा पनि छ, यसका लागि दुई आयामिक आन्दोलन भेक्टर सिर्जना गरिएको छ जुन पूर्वानुमान गर्न र मर्ज गर्न सक्षम छ। मध्यवर्ती फ्रेममा अनुमानित एक प्रवाह क्षेत्र। यो सबै काम पछि, एक दोस्रो कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क अप्टिकल प्रवाह इन्टरप्लेटिंगको आरोपमा छ र दृश्यता नक्शाको पूर्वानुमान गर्न र फ्रेममा वस्तुहरू द्वारा उत्पन्न पिक्सलहरू समावेश गर्न अनुमानित प्रवाह क्षेत्र परिष्कृत गर्ने ध्यान राख्नुहोस्।
यद्यपि यो प्रविधिको चाखलाग्दो भन्दा बढी छ, विशेष गरी यदि हामीले एनविडियाका नेताहरूले प्रस्तुत गरेका उल्लेखनीय परिणामहरूलाई ध्यानमा राख्यौं भने, सत्य यो हो कि यो केही समयको लागि व्यावसायिकिकरण हुने आशा गरिन्छ। मुख्य समस्या त्यो हो Nvidia द्वारा बनाईएको कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफर्म पूर्ण रूपमा अनुकूलित छैन र वास्तविक समयमा कार्यान्वयन गर्न सकिने अनुप्रयोगको कार्यान्वयनको तथ्य अझै पनि यस परियोजनाको विकासमा संलग्न ईन्जिनियरहरूको लागि चुनौती हो।
टिप्पणी गर्न पहिलो हुनुहोस्