La technologie NVIDIA transforme n'importe quelle vidéo en ralenti

des chercheurs de NVIDIA développé un moyen de convertir des vidéos à vitesse normale capturées à 30 ips en ralenti avec jusqu'à 480 ips🇧🇷 De plus, l'étude est le fruit d'une collaboration avec scientifiques de l'Université du Massachusetts et de l'Université de Californie. 

Pour arriver à ce résultat, les acteurs ont développé un système de apprentissage en profondeur🇧🇷 Il s'agit d'une technique d'interpolation pour prédire les images supplémentaires qui seront ajoutées à la vidéo. L'inclusion de cadres supplémentaires est essentielle pour générer le résultat impressionnant fourni par la technologie. En effet, il est nécessaire d'ajouter des images supplémentaires pour combler le vide de la capture initiale de seulement 30 ips.

Super ralenti de manière intelligente

"Il y a de nombreux moments mémorables dans votre vie que vous voudrez peut-être enregistrer avec une caméra au ralenti parce qu'ils sont difficiles à voir clairement avec vos yeux : la première fois qu'un bébé marche, un tour de skate difficile, un chien qui attrape une balle. . Bien qu'il soit possible d'enregistrer des vidéos à 240 images par seconde avec un téléphone mobile, tout enregistrer à des fréquences d'images élevées n'est pas pratique car cela nécessite de grandes mémoires et consomme beaucoup d'énergie de la batterie mobile. NVIDIA. 

En termes de fonctionnement, la technologie est basée sur un réseau de neurones convolutifs (CNN). Cette technologie estime le flux optique et le schéma de mouvement des objets et des surfaces. Par la suite, cet algorithme d'intelligence artificielle est capable de prédire comment les pixels se déplaceront d'une image actuelle à l'image suivante. ICela génère ce qu'on appelle un "champ de flux", un vecteur 2D de mouvement prédit qui fusionne pour se rapprocher d'un champ de flux dans l'image médiane.

Former l'intelligence artificielle à NVIDIA utilisé 11.000 240 vidéos d'activités quotidiennes et sportives filmées à XNUMX ips. Des cartes vidéo ont été utilisées NVIDIA Tesla V100 avec le cadre PyTorch. 

Après la formation, le IA a pu prédire les images supplémentaires qui devraient être créées pour ralentir la vidéo.

Malheureusement, cette technologie impressionnante peut prendre beaucoup de temps pour arriver sur le marché. Est-ce là-bas n'est pas optimisé et le faire fonctionner en temps réel est très complexe de nos jours . Les chercheurs pensent qu'il sera rendu public au bon moment. Ainsi, il sera présent dans les appareils et les applications qui bénéficient du processus via le cloud.

source: Venture Beat