後人工智慧為攝影服務，英偉達已經將人工智慧應用於視頻，更具體地說，是慢動作或慢動作，用良好的法語。
這位圖形處理器設計師剛剛發布了一段視頻，展示了其最新技術之一 Super SloMo 的強大功能，該技術通過人工智能得到增強，這很可能會對該類型的粉絲產生影響。
請給我一個慢動作視頻
一些智慧型手機、消費性相機和攝影機提供慢動作捕捉模式，但它們的品質和性能根據電子元件（尤其是處理器）的功率而有很大差異。您還需要大量的儲存空間來容納以這種方式拍攝的所有燈芯草。
最終，只有使用專業設備，我們才能獲得高品質的慢動作鏡頭，但即使如此，它們也經常在後製中進行數小時的修飾。
但最困難的部分是根據經典序列創建慢動作視頻，以每秒 30 或 60 幀的速度拍攝。一般來說，所使用的軟體——無論它多麼強大和專業——都會嘗試補償丟失的圖像，但不會成功。動作會有點生澀，因此不完全自然。
英偉達與幾位美國研究人員一起研究了這個問題，並提出了許多建議特斯拉V100和一個系統深度學習GPU 設計者 PyTorch（基於 CUDA 的網路）訓練了能夠產生高品質慢動作的人工智慧。
該訓練主要基於觀看 11,000 個以每秒 240 幀拍攝的影片。正是由於這一點，人工智慧才能吸收影片中動作相互跟隨的方式，然後更好地分解它們並預測它們。
兩個網路同時工作
在技術層面，我們的同事來自 VentureBeat 網站解釋兩個不同的捲積神經網路協同工作。他們確定移動物體的位置、性質、在視訊畫面中的位置，然後可以想像 A 點和 B 點之間的所有中間影格。影像之間的視訊幀。
然後，網路負責清除影像中的任何偽影和扭曲並應用一些效果。透過這種方式，人為減慢的運動看起來很流暢，幾乎就像是用昂貴的相機拍攝的一樣自然，每秒可以拍攝數百幀，亮度高，品質好。
然而，目前英偉達仍然堅信這項技術尚未準備好進入大眾市場。許多優化仍然是必要的，特別是對於動態或即時視訊處理。確實，目前所有運算都是在雲端進行，需要幾個小時…
