Beyin takviyesi ağır çekimin AI kaynak kodu burada: Bununla birlikte, sıradan videolar da kareleri sorunsuz bir şekilde tamamlayabilir
İçbükey tapınaktan Xiaocha
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Cep telefonlarında ağır çekim video çekimi giderek daha popüler hale geldi, ancak İnternet'teki çoğu videonun hala düşük kare hızları var. Bunu kendimiz yapabilsek ve oyunun harika anlarını ağır çekim oynatmaya çevirebilseydik harika olurdu!
Bu yılın Haziran ayında, Nvidia bir algoritma duyurdu Süper SloMo Sıradan 30 fps videoyu 240 fps yavaş harekete dönüştürebilir:
Doğal olarak bağlanır ve yavaş hareket eden "PPT" görünmeyi reddeder. Bu, video alanında bir "beyin takviyesi ustasıdır". Herkes kodun yayınlanmasını dört gözle beklerken, NVIDIA'nın artık bilgisi yok.
Yetkili bunu yapmasa da halk ustalarının bilgeliğine karşı koyamaz. Altı ay sonra, Texas AM Üniversitesi'nden bir yüksek lisans öğrencisi bunu PyTorch ile uyguladı ve kısa sürede reddit'in makine öğrenimi bölümünde sıcak bir nokta haline geldi.
Beyin takviyesi yavaş hareket algoritması
Bu algoritma, iki kare arasına herhangi bir sayıda resim ekleyebilir, yalnızca 30 fps'den 240 fps'ye ve hatta 1000 fps'ye kadar ulaşabilir.
Gerçek etki nedir? Lütfen arabanın videosunu 8 kez nasıl yavaşlattığına bakın:
Yukarıdaki karşılaştırmayı görünce siz de denemek ister misiniz? Öncelikle aşağıdaki hazırlıkları yapmanız gerekiyor:
Çünkü model eğitilmiş ve test edilmiştir PyTorch 0.4.1 ile CUDA 9.2 Bilgisayarda yapılır, bu nedenle bu iki yazılımı yüklemek önemlidir ve ayrıca bir NVIDIA grafik kartına ihtiyacınız vardır.
Model doğrudan video kullanılarak eğitilemez ve kurulması gerekir ffmpeg Videodan kareleri çıkarın.
Tüm hazırlıklar tamamlandıktan sonra indirebilirsiniz. adobe240fps Veri seti eğitilmiştir.
Bir "ulaşan taraf" iseniz, adobe240fps ile eğitilmiş modeli doğrudan da indirebilirsiniz.
Netizenler arkasını görmek istiyor
Resmi kodun yayınlanmaması durumunda, üçüncü taraf bir programcı bunu uyguladı ve bu da netizenleri çok heyecanlandırıyor. Herkes modelin gerçek performansını daha çok önemsiyor gibi görünüyor. 1 saniye render etmeyin, 1 saat sürüyor.
NVIDIA'nın araştırma sonucu olduğu için, bazı oyuncular gelecekteki uygulama senaryolarını hayal etmeye başladılar: Kralın ihtişamı doğrudan 30 fps'den 60 fps'ye sıçramıyor mu?
Dilek iyi olsa da, Super SloMo'nun inişiyle ilgili sorunun başka cevaplara ihtiyacı var.
Yazar, ileride projenin detaylarının geliştirilmeye devam edeceğini, video dönüştürme için program betiklerinin de üretildiğini söyledi, bekleyip görelim.
Portal
proje adresi:
https://github.com/avinashpaliwal/Super-SloMo/
Eğitim veri setini indirin:
Eğitimden sonra model indirme:
https://drive.google.com/open?id=1IvobLDbRiBgZr3ryCRrWL8xDbMZ-KnpF
Kağıt adresi:
https://arxiv.org/pdf/1712.00080.pdf
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
