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研究人员提出可以改善任何视频质量的AI模型-幸运赛车


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幸运赛车在线冷热_人工智能更经常使用研究人员将历史镜头切换到高分辨率、低帧亲和力的视频,这些视频似乎是用现代设备制作的。为了修改这个过程,罗切斯特大学、东北大学和普渡大学的研究人员最近提出了一个框架,可以将高分辨率慢动作视频从较低帧率和低分辨率视频中分解出来。根据研究小组的回应,他们使用的“STVSR”算法不仅在图像质量上优于现有方法,而且比以前最近的AI模型慢三倍。从某种程度上来说,这个框架的明确提出,是英伟达在2018年宣布视频处置AI模式后的再改进。

在那一年,英伟达的人工智能模型可以应用于任何视频的慢动作处理。据了解,类似的高分辨率技术已经在视频游戏领域得到应用。去年《最终幻想》的用户用一款叫AI Gigapixel(售价100美元)的软件提高了《最终幻想VII》的背景分辨率,就是基于这种技术。具体来说,STVSR既自学时间插值(如何在完整帧之间准备不存在的中间视频帧),又自学空间超分辨率(如何从适当的参考帧及其相邻帧中修复高分辨率帧);同时,由于预测卷积长短期记忆模型,它需要使用视频上下文和时间偏移从单个特征修复帧,从而准备高分辨率的慢动作视频。

研究人员在Vimeo的60000多个7帧片段的数据集上训练STVSR,并将其用于单独的评估语料库,将数据集分为慢动作、长动作和慢动作集,以测量各种条件下的性能。在实验中,他们发现STVSR在慢动作视频方面有了明显的改进,包括挑战性的动作视频,比如篮球运动员在场上缓慢移动的视频。据国外媒体报道,这种AI模型图像结构更精确,模糊伪影更少,同时比基准模型小4倍,至少慢2倍。

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“通过这种单阶段设计,我们的网络可以很好地探索任务中时间插值和空间超分辨率之间的内在关系,”这篇论文的年度出版商写道。“这使得我们的模型需要自适应地自学习,从而通过使用简单的局部和全局时间上下文来缓解大规模运动问题。大量实验表明,我们的框架比现有的人工智能模型更有效和高效,所提出的特征时间插值网络和可变形模型需要处理具有挑战性的慢速运动视频。”据国外媒体报道,该项目研究人员希望在今年夏天发布源代码。

(微信官方账号:)via:venturebeat原文链接:https://venture beat.com/2020/02/27/research-propose-ai-the-implements-the-quality-of-any-video/original article,将被禁止发表。以下是发布通知。_幸运赛车在线冷热。

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