Kandao的新軟件使用AI技術(shù)來預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)，以便在后期創(chuàng)建高達(dá)1200fps的慢動(dòng)作。
該技術(shù)主要針對(duì)公司的Obsidian和QooCam 360/VR攝像機(jī)而設(shè)計(jì)，采用較低幀速率（如30或60fps）拍攝的素材，并使用AI預(yù)測(cè)技術(shù)插入幀以創(chuàng)建超慢動(dòng)作序列。
并不是所有的相機(jī)都能產(chǎn)生或記錄高幀率，這是一個(gè)越來越需要的功能。常言道：“慢鏡頭下的一切看起來都更好。”好吧，我承認(rèn)，慢動(dòng)作被過度使用了，但對(duì)于你想要詳細(xì)描述動(dòng)作的純粹美感或復(fù)雜性的高動(dòng)作序列來說，沒有什么能代替慢下來。
Kandao的演示是一個(gè)好的開始。任何使用先前的慢速運(yùn)動(dòng)插值技術(shù)（如光流）的人都知道，沒有什么是絕對(duì)可靠的。這些替代技術(shù)通常會(huì)在對(duì)象周圍產(chǎn)生扭曲偽影，因?yàn)橛?jì)算機(jī)不知道下一個(gè)對(duì)象。這些方法通常會(huì)被軟邊緣和運(yùn)動(dòng)模糊所迷惑，因此通常最好拍攝原始序列并定制它以使其稍后變?yōu)槁齽?dòng)作，例如確保具有良好的高對(duì)比度邊緣和細(xì)節(jié)，以及使用快速快門速度，以便計(jì)算機(jī)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)。
看來Kandao的方法比現(xiàn)有的許多方法都好，盡管在某些地方仍然存在翹曲的問題，而且當(dāng)一個(gè)對(duì)象移動(dòng)到另一個(gè)對(duì)象之后，系統(tǒng)也會(huì)變得混亂。這也是光流方法的一個(gè)常見問題。不過，它確實(shí)表明，這種技術(shù)正在變得更好，在人工智能“學(xué)習(xí)”的幫助下，這種系統(tǒng)只會(huì)在識(shí)別和預(yù)測(cè)物體運(yùn)動(dòng)方面變得更好。
深度映射的案例
如果有一個(gè)很好的例子可以讓每個(gè)相機(jī)都具備深度映射能力，這將是一個(gè)很好的例子，允許后運(yùn)動(dòng)計(jì)算真正地分離對(duì)象，并做出更好的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)。
去年，Nvidia展示了自己的基于人工智能的計(jì)算慢動(dòng)作系統(tǒng)。粗略地看一眼就可以看出，Nvidia的方法稍微好一些，手動(dòng)操作也稍微少一些。盡管我們必須使用相同的錄像來比較兩個(gè)系統(tǒng)，以做出正確的判斷。但需要考慮的一點(diǎn)是，Nvidia系統(tǒng)需要特斯拉V100 GPU和Cudnn加速的Pythorn深度學(xué)習(xí)框架，甚至Nvidia也承認(rèn)，如果其系統(tǒng)商業(yè)化，處理過程很可能會(huì)在云端進(jìn)行。另一方面，Kandao的系統(tǒng)只是軟件。
但英偉達(dá)展示的重點(diǎn)是，這種計(jì)算方法首先并不僅僅適用于創(chuàng)建慢動(dòng)作。記住，你給電腦輸入的信息越多，它就能做的越多。運(yùn)動(dòng)也一樣。
因此，如果你輸入這樣的軟件，比如120fps的鏡頭，你就可以繼續(xù)創(chuàng)建慢得多、慢得多的運(yùn)動(dòng)鏡頭，任何人工制品都將被最小化，因?yàn)橄到y(tǒng)有大量的微小的時(shí)間信息來計(jì)算物體的運(yùn)動(dòng)。這一點(diǎn)在英偉達(dá)的演示中得到了很好的體現(xiàn)，當(dāng)液體被擊穿網(wǎng)球拍時(shí)。任何基于液體的東西對(duì)任何計(jì)算慢動(dòng)作系統(tǒng)都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，但是英偉達(dá)系統(tǒng)處理得非常好。
正如我們所說，Kandao的系統(tǒng)是為其自己的VR和360相機(jī)系列設(shè)計(jì)的，但我們可以期待看到更多此類技術(shù)的出現(xiàn)。我們是否會(huì)得到如此完美的計(jì)算結(jié)果，以至于不再需要具有慢鏡頭功能的攝像機(jī)？這些方法的處理率非常高，所以現(xiàn)在最好的建議就是正確設(shè)置這些方法。但在未來，我們迫不及待地想看到。
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來源：redsharknews
