高層速讀
關(guān)鍵信息：英偉達的人工智能將標準視頻轉(zhuǎn)換成平滑的慢動作視頻，每天在超過11,000個視頻中訓練該系統(tǒng)，經(jīng)過訓練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預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：英偉達的人工智能部門一直在突破我們認為可能的極限，該研究是深度學習的前沿。
上部為原始視頻，下部為慢4倍的英偉優(yōu)化達視頻
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，例如，如果你已經(jīng)用標準的智能手機視頻格式（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。
而英偉達的人工智能可以估計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：
該團隊使用Nvidia Tesla V100 GPU和cuDNN加速的PyTorch深度學習框架，每天在超過11,000個視頻中訓練他們的系統(tǒng)，一旦經(jīng)過訓練，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能預測出額外的框架。
英偉達的人工智能部門一直在突破我們認為可能的極限，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。
這個團隊有很多的障礙需要克服，但這項研究是深度學習的前沿。
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