HTCinside


YouTuber використовує нейронні мережі, щоб розширити короткометражний фільм 1896 року до 4K 60 кадрів в секунду

Ми часто бачимо «технології майбутнього», які здаються такими недоречними. Ми називаємо це маркетинговим трюком і йдемо далі. Однак YouTuber показав нам, що не все нереально. Є деякі технологічні досягнення, які вимагають використання приказки «так добре, щоб бути правдою».

Ютубер Денис Ширяєв використав доступні технологічні досягнення та перетворив чорно-білий фільм 1896 року на фільм із кришталевою чіткістю 4k із частотою 60 кадрів на секунду.

Ми всі були настільки заціпеніли від технологічного модного слова штучного інтелекту, яке, як стверджується, використовує кожна технічна фірма. Штучний інтелект має довгу історію з людьми та розробкою програмного забезпечення.

Ідея почалася з метою розуміння та імітації того, як навчається людський мозок. У поєднанні з цим поняття машинного навчання, глибокого навчання, нейронної мережі тощо. Хоча всі вони, ймовірно, звучать як трюк, просто слова без сенсу, це не так. За цим стоїть справжня наукова технологія.

Ці терміни вказують на ідеї, які використовує служба для доставки кінцевому споживачеві розумного продукту у вигляді споживчої електроніки. Також цілком вірно, що штучний інтелект використовується майже всюди, де є гаджети. Ви можете побачити приклади того, як Instagram використовує його для виявлення та боротьби з порушеннями на своїй платформі, як YouTube рекомендує вам відео.

Насправді воно вже настільки увійшло в наше життя, що ми його більше не помічаємо. Нейронна мережа є трохи складнішою, де рівні взаємопов’язаних вузлів навчаються розпізнавати шаблони, надаючи в мережу велику кількість даних і потім фільтруючи параметри.

Як йому цього вдалося?

Оригінальне відео кліпу, яке він використав, мало роздільну здатність лише 640 на 480 і 20 кадрів на секунду. Сьогодні це мало що означає, але колись було звичайним явищем. Щоб підвищити якість і частоту кадрів, Денис використав поєднання нейронних мереж із продукту під назвою Gigapixel AI та техніки під назвою інтерполяція кадрів відео з урахуванням глибини. Це не лише підвищує роздільну здатність відео (у цьому випадку до 4k), але й покращує частоту кадрів.

Гігапіксельний штучний інтелект – це процес масштабування, розроблений Topaz Labs для підвищення роздільної здатності медіа. Штучний інтелект робить це, заповнюючи інформацію в заданому носії, використовуючи шаблони та структури з великого пулу вихідних зображень, масштаб яких зменшено, щоб зображення можна було порівняти з оригіналами.

ШІ тут не покладається на інтерполяцію, як стандартні методи, під час додавання пікселів змішування. Однак сама лабораторія Topaz Labs заявила, що цей процес набагато повільніший, ніж стандартні методи бі-кубіка, Ланцоша, сплайну тощо, і він також може ввести помилкові деталі.

Читати –Facebook таємно створив додаток для розпізнавання облич, який дозволяє співробітникам ідентифікувати людей, наводячи на них телефон

Але, окрім усього цього, головним висновком є ​​те, що нейронні мережі можна навчити виконувати різноманітні завдання, включаючи розфарбовування зображень і додавання відсутніх текстур або візерунків. Фактично, ми побачили потенціал нейронних мереж, коли їх використали для капітального перегляду відеогри Doom, щоб надати їй вищої якості та більш переконливої ​​анімації її персонажів. Це інструмент величезних можливостей, який, безсумнівно, змінить те, як ми використовуємо технології в найближчому майбутньому.