Современные цифровые устройства способны снимать видео в формате slow-mo, однако для достижения максимальной плавности картинки необходим достаточно быстрый процессор и большой объём памяти.
Nvidia упростила этот процесс с помощью нового алгоритма, который конвертирует в slow-mo уже готовое видео, используя машинное обучение для «додумывания» новых, недостающих кадров, сообщает Popmech.
Для достижения максимального эффекта нейросеть тренировали на более чем 11 000 референсных slow-mo спортивных репортажах, изначально снятых с частотой 240 кадров в секунду. В процессе обучения она «научилась» генерировать вспомогательные кадры для создания удивительно «гладких» роликов в slow-mo при 240 кадрах в секунду.
«Хотя с помощью современного смартфона можно снять видео с частотой 240 кадров в секунду, записывать при такой кадровой частоте — непрактично, так как требует больших объемов памяти и является слишком энергозатратным для мобильных устройств. По этим и другим причинам большой интерес представляет возможность генерировать высококачественные slow-mo видео из уже существующих, − отмеают исследователи в работе, доступной в библиотеке препринтов arXiv.
Презентация разработки состоится на конференции 2018 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition в Солт-Лейк-Сити, штат Юта, США. По мнению авторов технологии, система требует доработки. Пока неизвестно, когда и на каких устройств она станет доступна пользователям.
