Uno de los efectos de vídeo más difíciles de falsificar es el de cámara lenta. Requiere que el software estire un clip creando cientos de cuadros intermedios inexistentes, y los resultados son a menudo tartamudos y poco convincentes.

Pero explotando el enorme potencial de proceso de imágenes del aprendizaje profundo, Nvidia ha creado una excelente forma de falsificar secuencias nítidas en cámara lenta a partir de un clip de vídeo estándar.

Menos mal que los Slo-Mo tienen un trabajo diurno al que recurrir.

Como Funciona la Super SloMo de Nvidia

La ralentización de un clip de vídeo de 30 fotogramas por segundo a 240 fotogramas por segundo requiere la creación de 210 fotogramas adicionales, o siete fotogramas intermedios por cada fotograma capturado originalmente.

Simplemente mezclar o transformar los fotogramas del antes y el después para crear los nuevos intersticios no es suficiente para mantener el movimiento tan suave como aparecen las imágenes reales a cámara lenta.

Esta es la razón por la que la cámara lenta en los deportes siempre parece mucho menos cinematográfica que en las películas.

Las Mejoras Comparando el Nvidia Slow Motion

Los plugins para aplicaciones de efectos visuales de gama alta, como el Twixtor de RE:Vision Effect, son capaces de mejorar los resultados de la simulación a cámara lenta, pero requieren un análisis complejo del movimiento en el clip, y a menudo tardan horas en renderizarse.

Nvidia ha adoptado un enfoque diferente, y basado en los resultados de las imágenes de muestra que ha publicado, uno aún mejor.

Utilizando una IA de aprendizaje profundo que fue entrenada en más de 11.000 videos de referencia de videos deportivos en cámara lenta filmados de forma nativa a 240 fotogramas por segundo, la red neuronal fue capaz de predecir cómo se suponía que se verían los 210 fotogramas que faltaban entre fotogramas, basándose en los fotogramas anteriores y los siguientes.

El Ahorro Sobre la Competencia

Los teléfonos inteligentes e incluso las cámaras digitales de gama alta ya son capaces de capturar imágenes en cámara lenta a estas velocidades, pero a medida que aumenta la velocidad de fotogramas, la resolución disminuye debido al gran ancho de banda de datos que se crea sobre la marcha.

El enfoque de IA de Nvidia es una alternativa mucho más barata que dejar caer decenas de miles de dólares en una cámara de alta velocidad de gente como Phantom porque todo sucede después de que se graba el vídeo.

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Los resultados no son tan instantáneos como con una cámara de alta velocidad, incluso con los procesadores gráficos de alta gama de Nvidi alimentando la IA, todavía necesita tiempo para procesarla.

Pero a medida que los teléfonos inteligentes se vuelven cada vez más potentes, con el tiempo podrás falsificar impresionantes secuencias de 8.000 imágenes en cámara lenta con un simple clic de botón.

Guía para Principiantes: Reconocimiento de Imágenes y Aprendizaje Profundo

Los fundamentos del reconocimiento de imágenes y el aprendizaje profundo – Una introducción a los conceptos y la tecnología que permiten a los ordenadores ver y aprender.

Puede parecer que muchas de las últimas innovaciones tecnológicas dependen del reconocimiento de imágenes, y usted tendría razón.

Nvidia Image Recognition

La tecnología detrás del reconocimiento facial en nuestros smartphones, los modos autónomos en los coches de autoconducción, y la imagenología diagnóstica en el cuidado de la salud han hecho grandes avances en los últimos años.

Todos ellos utilizan soluciones que dan sentido a los objetos que tienen delante, de ahí que a menudo se le llame “visión por computador”. Estas computadoras son capaces de tomar decisiones precisas basadas en lo que “ven”.

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▷ SUPER SloMo de NVIDIA ⭐ Lo Ultimo en Slow Motion 2019
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▷ SUPER SloMo de NVIDIA ⭐ Lo Ultimo en Slow Motion 2019
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Uno de los efectos de vídeo más difíciles de falsificar es el de cámara lenta.⭐ y el Super SloMo de Nvidia rompió todos los paradigmas del Slow Motion ⭐.
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Roberto Acuña
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