利用新的AI技术可在后期创建超慢动作

  • 日期:01-31
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Kandao的新软件使用人工智能技术来预测运动,以便以后创建高达1200fps的慢动作。

这项技术主要是为公司的黑曜石和QooCam 360/VR相机设计的。它使用以较低帧速率(例如30或60fps)拍摄的镜头,并使用人工智能预测技术插入帧来创建超慢速运动序列。

并非所有相机都能产生或记录高帧率,这是一项日益需要的功能。俗话说:“慢动作时一切看起来都更好。”好吧,我承认慢动作被过度使用了,但是对于你想要详细描述动作的纯美或复杂性的高动作序列来说,没有什么可以代替慢动作。

Kandao示威是一个良好的开端。任何使用以前慢动作插值技术的人,比如光流,都知道没有什么是绝对可靠的。这些替代技术通常会在对象周围产生失真假象,因为计算机不知道下一个对象。这些方法经常被软边缘和运动模糊所混淆,所以通常最好是采用原始序列并对其进行定制,使其在以后成为慢动作,例如确保良好的高对比度边缘和细节,以及使用快速快门速度,以便计算机能够更准确地预测运动。

Kandao的方法似乎比许多现有的方法更好,尽管有些地方仍然存在扭曲问题,当一个物体移动到另一个物体时,系统会变得混乱。这也是光流方法的常见问题。然而,它确实表明这项技术正在变得越来越好。在人工智能“学习”的帮助下,这个系统只会在识别和预测物体运动方面变得更好。

深度映射的情况

如果有一个好的例子允许每个相机都具有深度映射能力,那么它将是一个好的例子,允许运动后计算真正分离对象并做出更好的运动预测。

去年,英伟达展示了基于人工智能的电脑慢动作系统。乍看之下,英伟达的方法稍好,手动操作略少。虽然我们必须使用相同的视频来比较这两个系统以做出正确的判断。但有一件事需要考虑,英伟达系统需要特斯拉V100 GPU和Cudnn加速的皮多恩深度学习框架。甚至Nvidia也承认,如果其系统商业化,处理过程可能会在云中进行。另一方面,神道的系统只是软件。

但Avida演示的重点是,这种计算方法不仅首先适用于创建慢动作。记住,你输入计算机的信息越多,它能做的就越多。体育也是如此。

因此,如果您输入这样的软件,例如120fps镜头,您可以继续创建慢得多、慢得多的运动镜头,并且任何伪像都将被最小化,因为系统有大量微小的时间信息来计算对象的运动。当液体冲破网球拍时,英伟达的演示很好地反映了这一点。任何基于液体的东西对任何计算慢动作系统来说都是一个巨大的挑战,但是Avida系统处理得非常好。

正如我们所说,神道的系统是为自己的虚拟现实和360系列相机而设计的,但是我们可以期待看到更多这些技术。我们会得到如此完美的结果,以至于不再需要慢镜头相机吗?这些方法的处理率很高,所以现在最好的建议是正确设置这些方法。但在未来,我们迫不及待地想看到。

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source:redshark news