创建慢镜头就是每秒捕获大量帧。如果你录得不够多,当你放慢你的视频时,视频就会变得杂乱无章——除非你使用人工智能来想象额外的帧。
芯片设计师Nvidia的最新研究正是这样做的,利用深度学习将每秒30帧的视频转换成每秒240帧的精彩慢动作。本质上,人工智能系统观察两个不同的帧,然后通过跟踪对象从一帧到下一帧的移动来创建中间画面。这与人脑想象画面的方式不同,但它能产生准确(尽管不是完美)的结果。
这一过程在商业化使用之前需要改进,但经过改进后,它可以用于在录制后为智能**画面添加慢动作效果。
研究人员在一篇论文中描述了他们在打印前服务器arXiv上的工作。他们写道:“虽然用**可以每秒录制240帧的视频,但以高帧速率录制所有视频是不现实的,因为它需要大内存,而且对移动设备来说耗电量大。”基于这些原因和其他原因,从现有视频生成高质量的慢动作视频非常有意义。”
但也有局限性。首先,研究人员必须训练他们的深度学习系统来处理特定类型的镜头。因此,为了减缓汽车在水中打滑的视频,他们必须先用类似的镜头对其进行训练。这可能会限制消费者版研究将慢动作应用于目标视频的范围。同样值得注意的是,这种技术不能产生无限多的中间帧。没有数据,计算机就不可能预测真实世界物体的运动和行为。然而,Nvidia的系统可以产生多达七个中间帧,这足以产生像样的慢动作。
Nvidia的技术看起来比现有的伪造慢镜头的方法更快、更容易。预计在不久的将来,您的**摄像头中会出现类似的功能。
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