แม้ว่าสำหรับผู้ใช้หลายคนความจริงก็คือความเป็นไปได้ในการบันทึกลำดับประเภทใดก็ได้ในรูปแบบ ภาพช้า มันเป็นสิ่งที่พวกเขาไม่ได้ใช้หรือจะใช้มากกว่าหนึ่งหรือสองครั้งตลอดชีวิตความจริงก็คือมันกลายเป็น หนึ่งในตัวเลือกที่ติดตั้งโดยค่าเริ่มต้นในสมาร์ทโฟนระดับไฮเอนด์เกือบทั้งหมด ที่มีอยู่ในตลาดปัจจุบันและแม้แต่ในตลาดที่ยังไม่มา
แม้ว่าเทคโนโลยีนี้จะมีความโดดเด่นน้อยกว่าและมีผู้ใช้จำนวนมากที่หลงรักในความเป็นไปได้อย่างแท้จริง แต่ความจริงก็คือเกือบทุกอย่างในชีวิตก็มีด้านลบเช่นกัน ในกรณีนี้เราต้องมุ่งเน้นไปที่ไฟล์ ความต้องการในการจัดเก็บ ของวิดีโอเหล่านี้ซึ่งอาจสูงมากพอ ๆ กับไฟล์ ทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการผลิตซ้ำในที่สุดสิ่งที่ จำกัด การใช้งานสิ่งเดียวกันดังที่เรากล่าวไปยังเครื่องปลายทางของช่วงสูงสุดของผู้ผลิตรายใด
สมาร์ทโฟนระดับไฮเอนด์ในปัจจุบันสามารถสร้างและเล่นวิดีโอสโลว์โมชั่นได้
เพื่อให้แน่ใจว่าทุกคนสามารถทำซ้ำในวิดีโอสโลว์โมชั่นไม่ว่าจะได้รับการบันทึกหรือไม่ก็ตามเพื่อเสนอทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการสร้างซ้ำวันนี้เราพบความแปลกใหม่ของ Nvidia ซึ่งจะทำให้หลายคนพอใจอย่างแน่นอนเนื่องจากวิศวกรของ บริษัท ได้พัฒนาอะไรที่น้อยไปกว่า แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ใหม่ ตามหลักฐานแรกที่นำเสนอ จะอนุญาตให้เล่นวิดีโอประเภทใดก็ได้ในสโลว์โมชั่นทั้งที่โฮสต์ในเทอร์มินัลและที่เราสามารถดูออนไลน์บนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งเช่น YouTube
เมื่อพิจารณาถึงรายละเอียดเพิ่มเติมเล็กน้อยตามที่ประกาศโดย Nvidia ดูเหมือนว่าอัลกอริทึมใหม่นี้ได้รับการพัฒนาเพื่อให้ภาพช้าลงหลังจากบันทึกแล้ว ความแตกต่างระหว่างแพลตฟอร์มที่พัฒนาและนำเสนอโดย บริษัท ที่มีชื่อเสียงและเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่มีอยู่ในตลาดก็คือ แทนที่จะยืดเฟรมสิ่งที่ทำให้ภาพที่ออกมาดูแย่มากปัญญาประดิษฐ์ของ Nvidia สร้างเฟรมที่แทรกเข้าไปในช่องว่างเหล่านี้โดยไม่มีที่ไหนเลย.
โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional เพียงพอที่จะดูวิดีโอใด ๆ ในแบบสโลว์โมชั่น
ในระดับซอฟต์แวร์วิศวกรของ Nvidia ได้ตัดสินใจว่าตัวเลือกที่ดีที่สุดในการสร้างแพลตฟอร์มที่มีฟังก์ชันนี้คือการเดิมพันในการสร้าง โครงข่ายประสาทเทียม สามารถประมาณการไหลของแสงรูปแบบการเคลื่อนไหวของวัตถุพื้นผิวและแม้แต่ขอบของฉากที่เป็นปัญหา ด้วยเหตุนี้จึงสามารถสร้างเฟรมที่จำเป็นเพื่อให้เมื่อถึงเวลานั้นเราสามารถเห็นฉากที่สร้างขึ้นใหม่ทั้งไปข้างหน้าและข้างหลังระหว่างเฟรมอินพุตทั้งสอง
ภายในงานที่น่าประทับใจทั้งหมดนี้ยังมีพื้นที่ให้แพลตฟอร์มสามารถคาดเดาได้ว่าพิกเซลจะเคลื่อนที่จากสี่ปัจจุบันไปยังเฟรมถัดไปอย่างไรเนื่องจากเวกเตอร์การเคลื่อนไหวสองมิตินี้ได้ถูกสร้างขึ้นซึ่งสามารถทำนายได้ และผสานเพื่อประมาณฟิลด์โฟลว์ไปยังเฟรมกลาง หลังจากทำงานทั้งหมดนี้ โครงข่ายประสาทเทียมที่สองมีหน้าที่ในการแก้ไขการไหลของแสง และดูแลการปรับแต่งฟิลด์การไหลโดยประมาณเพื่อทำนายแผนที่การมองเห็นและยกเว้นพิกเซลที่เกิดจากวัตถุในเฟรม
แม้ว่าเทคโนโลยีนี้จะน่าสนใจมากกว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเราคำนึงถึงผลลัพธ์ที่โดดเด่นที่นำเสนอโดยผู้นำของ Nvidia แต่ความจริงก็คือไม่คาดว่าจะสามารถนำไปสู่เชิงพาณิชย์ได้ในระยะหนึ่ง ปัญหาหลักคือ แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างโดย Nvidia ไม่ได้รับการปรับแต่งอย่างเต็มที่ และความจริงของการนำแอปพลิเคชันที่สามารถดำเนินการได้แบบเรียลไทม์ยังคงเป็นความท้าทายสำหรับวิศวกรที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาโครงการนี้