Nvidia AI превращает регулярное видео в высокоскоростное видео 240 кадров в секунду
Съемка замедленного видео требует захвата более стандартных 30 или 60 кадров в секунду. У вас может не всегда быть аппаратное обеспечение, которое может это сделать, но у Nvidia есть обходной путь. Он разработал новый алгоритм AI, который может взять ваше обычное видео и построить новые кадры из ничего для создания высокоскоростного видео после того, как вы сняли событие. Nvidia выполнила этот подвиг с помощью массива графических процессоров и нейронной сети.
Высокоскоростное видео является более доступным, чем когда-либо. Вам не нужны многотысячные камеры, чтобы захватывать что-то в замедленном темпе, когда телефоны, такие как Galaxy S9, могут снимать со скоростью 240 кадров в секунду. Однако ограниченное пространство для хранения и вычислительная мощность означают, что вы можете взять всего несколько секунд высокоскоростного видео. Немногие потребители собираются купить устройство, разработанное специально для захвата высокоскоростного видео. Таким образом, система Nvidia может взять ваше обычное видео и сделать его высокоскоростным, посмотрев на существующие фреймы. Затем он создает новые промежуточные фреймы (до семи из них), поэтому движение становится более плавным, когда вы его замедляете.
Новые кадры - хорошее приближение к реальности, но они не реальны - большинство фреймов генерируются компьютером. Nvidia использовала графические процессоры Tesla V100 и инфраструктуру нейронной сети cuDNN для создания модели для обработки видео в высокоскоростном видео. Команда обучила сеть более чем 11 000 видео повседневных событий, снятых со скоростью 240 кадров в секунду. Сеть научилась эмулировать видео 240fps, чтобы предсказать дополнительные кадры в видео, которые имеют только 30 кадров в секунду.
Nvidia успешно замедлила 30fps видео автомобиля занос через дорогу, люди, занимающиеся спортом, и многое другое. Без интерполированных кадров из нейронной сети замедление этого видео просто делает его похожим на прерывистую анимацию движения остановки. Сеть даже работает на видео, которое уже было снято в замедленном режиме. Nvidia использовал кадры из серии YouTube The Slow Mo Guys, которая снята со скоростью 240 кадров в секунду. Команда замедлила эти видеоролики в четыре раза с одинаковым плавным движением.
Примеры, показанные Nvidia, впечатляют. Если вы не знали, что кадры были в основном произведены компьютером, вы, возможно, не подозревали, что что-то не так. Однако заметным ограничением является то, что нейронная сеть не может обрабатывать только любое старое видео. Он был обучен определенным типам видео, поэтому он может только замедлять аналогичные видеоролики с 30 кадрами в секунду. Например, чтобы замедлить видеосъемку автомобиля, Nvidia необходимо было обучить сеть высокоскоростным видео заносом автомобилей. Это все еще довольно впечатляет для исследовательского проекта. Надеюсь, когда-нибудь он станет реальной потребительской технологией.
Читать далее
Обзор MSI Nvidia RTX 3070 Gaming X Trio: производительность 2080 Ti, цены на Pascal
Новый RTX 3070 от Nvidia - потрясающий графический процессор по хорошей цене, и MSI RTX 3070 Gaming X Trio хорошо это демонстрирует.
Nvidia: графические процессоры RTX 3000 по-прежнему будут трудно найти в 2021 году
Нет никакой надежды на улучшение доступности графического процессора RTX 3000 в ближайшем будущем. Дефицит, вероятно, сохранится до конца этого года и до начала 2021 года.
Intel лидирует по выручке от полупроводников по сравнению с TSMC, Nvidia и AMD Vault Upwards
Прогноз доходов от полупроводников на 2020 год уже есть, и почти все в выигрыше.
Nvidia и Google будут поддерживать облачные игры на iPhone через веб-приложения
И Nvidia, и Google объявили о поддержке iOS для своих облачных игровых платформ через прогрессивные веб-приложения. Apple не может это заблокировать.