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順滑如絲 解密英偉達(dá)慢動(dòng)作視頻技術(shù)

2018-08-23 17:24:06技術(shù)宅
電腦愛(ài)好者 2018年15期
關(guān)鍵詞:人工智能動(dòng)作效果

技術(shù)宅

慢動(dòng)作 沒(méi)你想象的那么簡(jiǎn)單

相信大家在各種影視作品中都看到過(guò)慢動(dòng)作特效,比如在剛剛結(jié)束的世界杯上就有許多球員進(jìn)球、射門(mén)、身體接觸的慢動(dòng)作回放,通過(guò)VAR逐幀回看這些慢動(dòng)作可以清晰看到一瞬間發(fā)生的事情(圖1)。

對(duì)于電影里的慢動(dòng)作特效,實(shí)際上是借助設(shè)備進(jìn)行高速攝影,比如拍攝速度達(dá)到50幀/秒、100幀/秒甚至更高,然后在回放時(shí)仍然選擇24幀/秒常規(guī)速度播放,這就相當(dāng)于把實(shí)際1秒鐘拍攝的圖像用2秒多到4秒多的時(shí)間回放,從而實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)作效果。

當(dāng)然對(duì)于普通用戶(hù)來(lái)說(shuō),我們沒(méi)有高速攝影設(shè)備,怎么能實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)作效果呢?英偉達(dá)近日推出了基于cuDNN加速的PyTorch深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)任意視頻慢動(dòng)作的技術(shù),通過(guò)這個(gè)人工智能框架,結(jié)合NVIDIA Tesla V100 GPU強(qiáng)大的處理能力,它可以將任意一段視頻拉長(zhǎng),從而實(shí)現(xiàn)類(lèi)似電影特效里的慢動(dòng)作(圖2)。

視頻拉長(zhǎng)的背后——人工智能慢動(dòng)作技術(shù)

通過(guò)上面的介紹我們知道,常規(guī)的慢動(dòng)作是將高速攝影的視頻低速播放而實(shí)現(xiàn)。那么對(duì)于普通的視頻(已經(jīng)是低速攝影成品了),英偉達(dá)又是怎樣實(shí)現(xiàn)慢動(dòng)作效果的呢?

慢動(dòng)作的核心是將原來(lái)的視頻拉長(zhǎng)而實(shí)現(xiàn)慢速效果,但是如果將普通的視頻直接使用低速效果播放,實(shí)際效果則會(huì)變得卡頓,幀與幀之間動(dòng)作變得不連貫。因此將普通的視頻拉長(zhǎng)后還要實(shí)現(xiàn)平滑的慢動(dòng)作效果,此時(shí)就需要對(duì)視頻物體進(jìn)行定位和補(bǔ)幀。

比如一段汽車(chē)漂移的視頻,如果要實(shí)現(xiàn)漂移的慢動(dòng)作演示,我們首先需要對(duì)視頻中的汽車(chē)進(jìn)行準(zhǔn)確定位,比如精確定位汽車(chē)每一秒的漂移位置,這樣才可以對(duì)汽車(chē)后續(xù)整個(gè)漂移動(dòng)作進(jìn)行全程的展示(圖3)。

因?yàn)樵瓉?lái)的視頻本身就是低速攝影拍攝的,現(xiàn)在將視頻拉長(zhǎng)后,為了讓拉長(zhǎng)的視頻不出現(xiàn)卡頓(掉幀),就需要進(jìn)行精確的補(bǔ)幀,使得視頻拉長(zhǎng)后播放仍然非常順滑(圖4)。

這樣通過(guò)視頻定位和補(bǔ)幀,英偉達(dá)的人工智能框架技術(shù)就實(shí)現(xiàn)了將任意視頻慢動(dòng)作化。那么這樣的效果是怎樣實(shí)現(xiàn)的呢?

英偉達(dá)的這項(xiàng)技術(shù)是借助NVIDIA Tesla V100 GPU強(qiáng)大的視頻處理能力+人工智能學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)的。英偉達(dá)搭建好人工智能學(xué)習(xí)框架后,把預(yù)先準(zhǔn)備的約1.1萬(wàn)段視頻素材作為數(shù)據(jù)源,提供給人工智能進(jìn)行學(xué)習(xí),讓它從這些視頻素材中學(xué)習(xí)定位和補(bǔ)幀。比如上述跳舞視頻,人工智能技術(shù)可以對(duì)視頻中的舞者進(jìn)行定位,并且可以對(duì)舞者每一幀動(dòng)作進(jìn)行學(xué)習(xí),知道下一幀的人物是怎樣的狀態(tài)顯示。這樣通過(guò)一定的算法和學(xué)習(xí)模型,并且經(jīng)過(guò)人工智能的深度學(xué)習(xí)和自我學(xué)習(xí),這個(gè)人工智能框架就可以對(duì)其他視頻進(jìn)行同樣的定位和分解,用完美的定位和補(bǔ)幀技術(shù),實(shí)現(xiàn)將普通視頻慢動(dòng)作化(圖5)。

當(dāng)然不僅僅是視頻慢動(dòng)作,借助新的訓(xùn)練方式,人工智能還可以從已有的圖像中生成新的圖像,甚至可以利用不同的人像生成新的肖像。就像影片中的換臉特效一樣,英偉達(dá)的人工智能框架可以精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)人物從一個(gè)人臉無(wú)縫轉(zhuǎn)換到另一個(gè)人臉的特效(圖6)。

慢動(dòng)作 帶給我們更多樂(lè)趣

通過(guò)上面的展示,我們見(jiàn)識(shí)了英偉達(dá)人工智能框架在視頻處理方面的強(qiáng)大功能。這個(gè)技術(shù)的出現(xiàn)可以給我們的生活帶來(lái)很多樂(lè)趣。

隨著手機(jī)的普及,我們使用手機(jī)來(lái)拍攝短視頻,對(duì)于那些稍縱即逝的畫(huà)面,我們總想看清楚整個(gè)過(guò)程。比如喜歡跳廣場(chǎng)舞的老媽?zhuān)瑢?duì)于隊(duì)友、教練的快舞節(jié)奏總是看不清楚整個(gè)動(dòng)作,現(xiàn)在只要使用手機(jī)拍攝,然后借助英偉達(dá)這個(gè)技術(shù)轉(zhuǎn)換,舞者再快的動(dòng)作都可以變慢,讓老媽仔細(xì)看清楚每個(gè)舞蹈的動(dòng)作。

英偉達(dá)的變臉技術(shù)則可以讓我們?cè)谑謾C(jī)上制作出更多的搞笑視頻,比如將舍友變成可愛(ài)的貓咪,然后通過(guò)微信、朋友圈和好友共享。當(dāng)然這些技術(shù)也可以讓我們的視頻處理變得更為簡(jiǎn)單,比如剪輯鋼琴老師彈琴的動(dòng)作,方便我們學(xué)習(xí)指法;剪輯球員射門(mén)的視頻,讓我們細(xì)細(xì)欣賞漂亮的射門(mén)!

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