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研究人员提出可以改善任何视频质量的AI模型

发布时间:2021-01-31    来源:亚博ApP安全有保障48130

本文摘要:研究人员多用于AI将历史镜头切换成高分辨率、低帧率的视频,看起来像是用现代设备拍摄的。

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研究人员多用于AI将历史镜头切换成高分辨率、低帧率的视频,看起来像是用现代设备拍摄的。为了修改过程,罗切斯特大学、东北大学和普渡大学的研究人员最近明确提出了一个框架,该框架可以从低框架频率、低分辨率视频中分解高分辨率慢动作视频。

根据研究团队的反应,他们使用的时空视频超高分辨率(STVSR)算法不仅在图像质量上优于现有方法,而且比以前最近的AI模型慢3倍。在某种程度上,该框架的明确提出是时隔英伟达在2018年发表的视频处理AI模型后的再次提高,当时英伟达的AI模型可以在任何视频中应用于慢动作处理。

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据了解,类似的高清技术早已应用于视频游戏领域。去年,最终幻想的用户通过AI命名为Gigapixel的软件(售价100美元),提高最终幻想VII的背景分辨率是基于这样的技术。明确地说,STVSR同时自学时间插入值(如何在完整框架之间制作不存在的中间视频框架)和空间超高分辨率(如何从适当的参考框架及其相邻框架中修复高分辨率框架),同时,由于预示的卷积长短期记忆模型,因此需要利用视频的上下文和时间偏移从单体特征中修复框架研究人员用于Vimeo60000多个7帧剪辑的数据集对STVSR开展了培训,用于分离的评价语料库将数据集分为慢动作、长时间动作和慢动作集,以测量各种条件下的性能。

在实验中,他们发现STVSR在慢动作的录像中得到了明显的改良,包括篮球运动员在球场上慢动作的录像。据外国媒体报道,该AI模型具有更准确的图像结构和更少模糊的伪影框架修复能力,同时比基准模型小4倍,最少2倍。

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通过这样的单阶段设计,我们的网络可以很好地探索任务中的时间插入值和空间超高分辨率的内在联系。实际印刷论文的年度出版者写道。它需要我们的模型适应地自学,利用简单的当地和全局时间,减轻大型运动问题。大量实验指出,我们的框架比现有人工智能模型更有效、更高效,提出的特点时间插入值网络和可变形模型需要处理具有挑战性的慢动作视频。

据外国媒体报道,该项目研究人员希望今年夏天对外发布源代码。(公共编号:)via:venturebeat原文链接:https://venturebeat.com/2020/02/27/researchers-propose-ai-that-improves-the-quality-of-any-video/原文允许禁止发布。

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