更新:2020-08-19 15:16
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平滑動作am補幀神器是一款免費的補幀軟件,可以輕松視頻變得更流暢更清晰,讓你的手機能夠像高端pc一樣進行幀率優化,這里不僅可以為視頻提供補幀還能夠將慢放的視頻進行補幀,快來下載吧
手機慢動作視頻拍攝已經越來越普及,但網上大多數視頻仍然是低幀率。如果我們自己能夠自己動手,把球賽精彩瞬間轉換成慢動作回放,那該有多好啊!
今年6月,英偉達 公布了一種算法Super SloMo,可以將普通30fps視頻轉化成240fps慢動作:
它銜接動作自然,拒絕出現慢放“PPT”,簡直就是視頻領域的“腦補大師”。就在大家都期盼公布代碼的時候,英偉達卻沒有下文了。
雖然官方不做,卻抵擋不住民間高手的智慧。時隔半年后,一名來自德克薩斯A&M大學的研究生用PyTorch實現了它,很快成為了reddit機器學習板塊的熱門。
1、可以對任意的視頻提供補幀服務,而且能夠快速提高視頻的幀數
2、操作簡單,軟件中有補幀的教程,沒有什么復雜的操作
3、還能夠對視頻的燈光、播放進行相關的調整,達到一個最佳的效果
1、支持保存為webm、gif、apng等類型的視頻
2、完美循環動畫[動畫以完美循環重復]
3、DAIN APP提供簡單的操作方式,軟件界面顯示教程
4、支持導出Png序列,將調色板限制為僅使用原始顏色。 [有時與pixelart搭配使用效果更好]
5、支持打開MP4到軟件處理,可以輸出新的格式
6、可以快速讀取視頻的fps,您也可以自己輸入
當前市面上已經有不少支持超高幀率慢動作視頻的旗艦智能機,但是該應用仍有著很大的局限性,因為時長、分辨率、幀速率三要素之間無法達到完美的平衡。另一方面,對已經錄制的視頻進行慢速回放的話,
會產生令人不太愉悅的效果 —— 因為軟件會試圖填充幀數,造成畫面的移動不那么自然。 好消息是,在人工智能技術的加持下,英偉達開發出了一種將普通視頻“慢動作化”的新方法。
據悉,Nvidia 攜手馬薩諸塞州大學和加利福尼亞大學的研究人員,打造了這種可以將任何 視頻 轉換為慢動作、但又不犧牲播放平滑度的解決方案。
這項技術將在本周舉辦的計算機視覺和模式年度參考會議上發布,其依賴于兩個卷積神經網絡(CNN),讓它們協同工作,以確定物體在框架和幀間的移動位置。
據悉,研究人員們借助 Nvidia Tesla V100 GPU 和 cuDNN 加速的 PyTorch 深度學習框架,用 11000 段 240 fps 視頻對這套系統進行了訓練,最終讓它可以填補慢動作視頻中缺失的幀。
Transforming Standard Video Into Slow Motion with AI( via )
實踐表明,這項技術適用于對各種規格的視頻進行慢速回放時的優化。當然,想要進一步進行 AI 慢放的話,將需要更長的時間去補幀。
最后,盡管這項技術很有前景,但英偉達覺得它尚未做好向消費級市場推出的準備。在此之前,該公司仍需大量的優化,才能讓系統做到實時運行。
相信刷過抖音的同學都知道,某些視頻都是采用高幀率慢動作解析呈現給大家觀看。而當前市面上支持高幀率慢動作視頻的旗艦手機越來越多,但是應用起來受到很多限制。其中主要分為3個主要點,
分別是時長、分辨率和幀速率。同時,在慢速播放時,軟件會試圖補充幀數導致畫面移動不自然。而近日,英偉達公司在人工智能技術的支持下開發出一種將普通視頻以慢鏡頭的方式呈現給觀眾的新技術。
英偉達攜手馬薩諸塞州大學和加利福尼亞大學的研究人員,打造出該種技術,該技術可以將任何視頻轉換為慢動作,且不會犧牲播放的平滑度。其依賴于兩個卷積神經網絡,讓它們協同工作,進而確定物體在框架和幀面間的移動位置。
據了解,研究人員們借助Nvidia Tesla V100 GPU和cuDNN加速的PyTorch深度學習框架,用了11000段240FPS視頻對該項技術系統進行"特訓",最終實現功能,補充慢動作視頻中缺失的幀。
目前該技術還未完全成熟,想要進一步發展需要AI功能的更強大發展,進而實現AI慢放,盡管該技術有一定的前景,但英偉達公司仍需大量的優化才能讓系統完美運行。
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