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利用新的AI技术可在后期创建超慢动作

Kandao的新软件使用AI技术来预测运动,以便在后期创建高达1200fps的慢动作

该技术主要针对公司的Obsidian和QooCam 360/VR摄像机而设计,采用较低帧速率(如30或60fps)拍摄的素材,并使用AI预测技术插入帧以创建超慢动作序列。

并不是所有的相机都能产生或记录高帧率,这是一个越来越需要的功能。常言道:“慢镜头下的一切看起来都更好。”好吧,我承认,慢动作被过度使用了,但对于你想要详细描述动作的纯粹美感或复杂性的高动作序列来说,没有什么能代替慢下来。

Kandao的演示是一个好的开始。任何使用先前的慢速运动插值技术(如光流)的人都知道,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扭曲伪影,因为计算机不知道下一个对象。这些方法通常会被软边缘和运动模糊所迷惑,因此通常最好拍摄原始序列并定制它以使其稍后变为慢动作,例如确保具有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

看来Kandao的方法比现有的许多方法都好,尽管在某些地方仍然存在翘曲的问题,而且当一个对象移动到另一个对象之后,系统也会变得混乱。这也是光流方法的一个常见问题。不过,它确实表明,这种技术正在变得更好,在人工智能“学习”的帮助下,这种系统只会在识别和预测物体运动方面变得更好。

深度映射的案例

如果有一个很好的例子可以让每个相机都具备深度映射能力,这将是一个很好的例子,允许后运动计算真正地分离对象,并做出更好的运动预测。

去年,Nvidia展示了自己的基于人工智能的计算慢动作系统。粗略地看一眼就可以看出,Nvidia的方法稍微好一些,手动操作也稍微少一些。尽管我们必须使用相同的录像来比较两个系统,以做出正确的判断。但需要考虑的一点是,Nvidia系统需要特斯拉V100 GPU和Cudnn加速的Pythorn深度学习框架,甚至Nvidia也承认,如果其系统商业化,处理过程很可能会在云端进行。另一方面,Kandao的系统只是软件。

但英伟达展示的重点是,这种计算方法首先并不仅仅适用于创建慢动作。记住,你给电脑输入的信息越多,它就能做的越多。运动也一样。

因此,如果你输入这样的软件,比如120fps的镜头,你就可以继续创建慢得多、慢得多的运动镜头,任何人工制品都将被最小化,因为系统有大量的微小的时间信息来计算物体的运动。这一点在英伟达的演示中得到了很好的体现,当液体被击穿网球拍时。任何基于液体的东西对任何计算慢动作系统都是一个巨大的挑战,但是英伟达系统处理得非常好。

正如我们所说,Kandao的系统是为其自己的VR和360相机系列设计的,但我们可以期待看到更多此类技术的出现。我们是否会得到如此完美的计算结果,以至于不再需要具有慢镜头功能的摄像机?这些方法的处理率非常高,所以现在最好的建议就是正确设置这些方法。但在未来,我们迫不及待地想看到。

https://www.redsharknews.com/production/item/6319-new-ai-techniques-create-ultra-slow-motion-in-post

来源:redsharknews

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