Nvidia създаде алгоритъм за висококачествено забавяне на произволно видео
Ефективността на видеата със занимателен каданс зависи на първо място от опциите на камерата, с която е изработен записа.
Колкото повече фрагменти в секунда може да снима, толкоз по-плавно и забавно наподобява видеото на занимателен каданс. Така да вземем за пример, при скорост 30 фрагмента в секунда, видеото наподобява като груба поредност от фрагменти. Но Nvidia сътвори специфичен логаритъм, който съвършено се оправя с този проблем. Новата стратегия на Nvidia може да трансформира видео с периодичност 30 фрагмента в секунда във видео с периодичност 240 фрагмента в секунда. Алгоритъмът предсказва и прибавя недостигащите фрагменти.
Споменатите 240 fps напълно не са лимит за тази технология. Добре подготвеният логаритъм може да реализира 480 и повече фрагмента в секунда.
Видеото неведнъж се забавя, освен това без загуба на качеството. За постигането на този резултат, Nvidia са обучили невронна мрежа благодарение на 11 000 видеозаписа, снимани с камери с висока периодичност на фрагментите. По този метод логаритъмът се е научил да предвижда междинните фрагменти, с цел да бъде новото видео оптимално реалистично и в действителност гладко . При опитите е употребена графичната карта Nvidia Tesla V100 и фреймуърка за надълбоко машинно образование PyTorch.
Теоретично, новият логаритъм може съществено да опрости хардуера на видеокамерите.
Колкото повече фрагменти в секунда може да снима, толкоз по-плавно и забавно наподобява видеото на занимателен каданс. Така да вземем за пример, при скорост 30 фрагмента в секунда, видеото наподобява като груба поредност от фрагменти. Но Nvidia сътвори специфичен логаритъм, който съвършено се оправя с този проблем. Новата стратегия на Nvidia може да трансформира видео с периодичност 30 фрагмента в секунда във видео с периодичност 240 фрагмента в секунда. Алгоритъмът предсказва и прибавя недостигащите фрагменти.
Споменатите 240 fps напълно не са лимит за тази технология. Добре подготвеният логаритъм може да реализира 480 и повече фрагмента в секунда.
Видеото неведнъж се забавя, освен това без загуба на качеството. За постигането на този резултат, Nvidia са обучили невронна мрежа благодарение на 11 000 видеозаписа, снимани с камери с висока периодичност на фрагментите. По този метод логаритъмът се е научил да предвижда междинните фрагменти, с цел да бъде новото видео оптимално реалистично и в действителност гладко . При опитите е употребена графичната карта Nvidia Tesla V100 и фреймуърка за надълбоко машинно образование PyTorch.
Теоретично, новият логаритъм може съществено да опрости хардуера на видеокамерите.
Източник: kaldata.com
КОМЕНТАРИ