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KI-Spielwiese eröffnet - Nuke bekommt Server Plugin für Machine Learning

[09:57 Do,30.Mai 2019 [e]  von ]    

In den letzten Jahren hat der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML) in der Forschung riesige Sprünge gemacht. Mittlerweile gibt es kaum noch Zweifel, dass dieser neue IT-Bereich sehr viele Aspekte unseres Lebens im nächsten Jahrzehnt spürbar umkrempeln wird. Und davon ist auch die Video- und Filmbearbeitung nicht ausgeschlossen.

Bereits heute haben alle großen Hersteller KI-Engines in ihren Schnitt-, Compositing- und Grading-Systemen integriert. Allerdings als proprietäre Lösungen, die fest kompiliert in Form von speziellen Effekten abrufbar sind. The Foundry hat mit Nuke nun jedoch einen radikaleren Ansatz geöffnet und stellt für alle Interessierten eine offene Client/Server Schnittstelle für Machine Learning Projekte zur Verfügung.



Das PluginPlugin im Glossar erklärt sendet dabei als Client Frames sowie zusätzliche Parameter an einen konfigurierbaren Server, auf dem via Python die Frames angenommen werden und in gängige KI-Frameworks wie Tensorflow oder PyTorch gefüttert werden können. Auf so einem Server können dann unter anderem auch GPUs die rechenlastigen Lernalgorithmen massiv (und parallel) beschleunigt ausführen. Die berechneten Frames werden anschließend wieder an Nuke zurück geschickt. Das PluginPlugin im Glossar erklärt in Nuke verhält sich für den Anwender dabei dann wie ein normaler Effekt-Node.

Dies ermöglicht nun unter anderem, dass man mit relativ wenig Coding-Aufwand sehr aktuelle KI-Forschungsergebnisse direkt in Nuke ausprobieren kann. The Foundy würde sicherlich auch nichts dagegen haben, wenn sich ihr Server als Plattform für KI-Projekte in der Video- und Filmwelt durchsetzen würde. Entwickler müssten dann nicht immer das Rad zum Füttern der Netze neu erfinden und Nuke-Anwender hätten damit direkten Zugang zu aktuellen KI-Forschungsergebnissen.

Nuke_ML-Server



So können schon jetzt mit dem neuen PluginPlugin im Glossar erklärt unter anderem ein DeBlur-Algorithmus, ein Posenerkenner oder ein automatisches Maskierungs-Tool ausprobiert werden. Da die ML Frame-Server Architektur als Open Source Projekt zur Verfügung gestellt wird, wäre es auch denkbar, dass Adobe oder Blackmagic die gleiche Schnittstelle in ihre Applikationen einbinden. Wir würden es jedenfalls extrem begrüßen, wenn hier eine ähnliche Idee nicht noch zweimal in anderen Standards implementiert werden würde...

Link mehr Informationen bei www.fxguide.com

  
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