В Nvidia научили нейросеть создавать замедленное видео из обычных роликов

Материал из Викиновостей, свободного источника новостей

20 июня 2018 года

Компания Nvidia разработала нейросеть, способную реалистично замедлять обычные видеоролики, дорисовывая недостающие кадры. Об этом пишет портал Gizmodo.

Алгоритм, разработанный специалистами компании, превосходит существующие аналоги по качеству итогового видео и скорости обработки исходного ролика. В процессе разработки нейросеть прошла обучение на базе, включающей свыше 11 тысяч замедленных видео, изначально снимавшихся с частотой 240 кадров в секунду. В результате алгоритм научился представлять, как должны выглядеть недостающие 210 кадров для замедления обычного ролика с частотой 30 кадров в секунду.

Небольшой видеоролик, демонстрирующий работу алгоритма и позволяющий сравнить результат с результатом работы аналогичной системы, был опубликован на YouTube-канале компании. Судя по ролику, нейросеть Nvidia также может замедлять ролики, которые изначально были сняты с высокой частотой кадров.

Напомним, в апреле этого года Nvidia показала алгоритм обработки изображений, который способен реалистично заполнять пробелы на фотографиях, возникшие в результате повреждения снимка или в процессе его обработки.

Источники[править]

Creative Commons
Creative Commons
Эта статья содержит материалы из статьи «В Nvidia научили нейросеть создавать замедленное видео из обычных роликов», опубликованной NEWSru.com и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) — при использовании необходимо указать автора, оригинальный источник со ссылкой и лицензию.
Эта статья загружена автоматически ботом NewsBots в архив и ещё не проверялась редакторами Викиновостей.
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.

Комментарии[править]

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.