高層速讀

關(guān)鍵信息：英偉達(dá)的人工智能將標(biāo)準(zhǔn)視頻轉(zhuǎn)換成平滑的慢動作視頻，每天在超過11,000個視頻中訓(xùn)練該系統(tǒng)，經(jīng)過訓(xùn)練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測出視頻額外的幀數(shù)。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)：慢動作視頻通常拍攝于每秒240幀（fps）——也就是說一秒內(nèi)有240張圖像，相比之下，普通的電視或電影只有24/25幀每秒。

關(guān)鍵意義：英偉達(dá)的人工智能部門一直在突破我們認(rèn)為可能的極限，該研究是深度學(xué)習(xí)的前沿。

上部為原始視頻，下部為慢4倍的英偉優(yōu)化達(dá)視頻

一般而言，拍攝高質(zhì)量的慢鏡頭需要特殊的設(shè)備和大量的存儲空間，并提前設(shè)置好拍攝設(shè)備，慢動作視頻通常拍攝于每秒240幀（fps）——也就是說一秒內(nèi)有240張圖像，相比之下，普通的電視或電影只有24/25幀每秒。

你擁有的幀數(shù)越多，圖像質(zhì)量就越好，任何希望自己能將部分常規(guī)視頻轉(zhuǎn)換成流暢的慢動作剪輯的人都能體會到這一點(diǎn)，例如，如果你已經(jīng)用標(biāo)準(zhǔn)的智能手機(jī)視頻格式（30 fps）拍攝了視頻，試著放慢視頻的速度，就會出現(xiàn)一些不穩(wěn)定和難以觀看的東西。

而英偉達(dá)的人工智能可以估計(jì)更多的幀將會是什么樣子，并創(chuàng)建新的幀來填充空間。它可以取任意兩個現(xiàn)有的連續(xù)幀，并產(chǎn)生任意數(shù)量的新幀來連接它們，從而確保它們之間的任何動作都被保留。

根據(jù)該公司的一篇博客文章：

該團(tuán)隊(duì)使用Nvidia Tesla V100 GPU和cuDNN加速的PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，每天在超過11,000個視頻中訓(xùn)練他們的系統(tǒng)，一旦經(jīng)過訓(xùn)練，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能預(yù)測出額外的框架。

英偉達(dá)的人工智能部門一直在突破我們認(rèn)為可能的極限，它能憑空創(chuàng)造出人類，并能改變視頻中的天氣。但我們可能需要一段時間才能看到這樣的東西在我們的設(shè)備中使用。

這個團(tuán)隊(duì)有很多的障礙需要克服，但這項(xiàng)研究是深度學(xué)習(xí)的前沿。

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