Istnieją już podobne technologie, ale zwykle ich efekty pozostawiają wiele do życzenia. Z tego co prezentują “zieloni” efekt działania Super SLOMO jest zadziwiająco dobry.
Jak działa Super SLOMO? Korzysta z dwóch wirtualnych sieci neuronowych, które określają pozycję obiektów widocznych na wideo. W “brakujących” klatkach system niejako dopisuje domniemaną pozycję obiektu, opierając się na położeniu wyjściowym i wejściowym. Do zaprezentowania możliwości Super SLOMO NVIDIA użyła komputer tzw. głębokiego uczenia maszynowego PyTorch i akceleratory Tesla V100. Sieć przeanalizowała tysiące materiałów filmowych w prędkościach 240 fps, a następnie nauczyła się jak przewidywać ruch obiektów i rozpoznawać je na filmie.
Chociaż prezentowane materiały pokazują przerobione przez SI wideo nakręcone w 60 fps, to Super SLOMO ma radzić sobie także z tymi nakręconymi w ledwie 30 fps. Oficjalnie technologia zostanie zaprezentowana podczas konferencji Computer Vision and Pattern Recognition w Salt Lake City 21 czerwca. | CHIP
