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Künstliche Intelligenz berechnet Super-Zeitlupen

[10:45 Mi,20.Juni 2018 [e]  von ]    

Vorgestern berichteten wir in einem Artikel über die zukünftigen Interpolations-Fähigkeiten von Neuronalen Netzen und schon heute gibt es dazu etwas frisches auf die Augen: Gegenüber normalen Optical Flow Algorithmen, verfeinern hier KI-Netze den Bewegungsverlauf von Objekten, die sie zuvor in ungefähr 11.000 240 fps Videos gesehen haben.

slowmo





Tatsächlich wirken die Ergebnisse noch einmal besser als aktuelle Slow-Motion Algorithmen aus der Post-Produktion, jedoch ist es noch schwer abzuschätzen, wie schlecht die Ergebnisse im Worst Case ausfallen können. Das obligatorische Paper zur Netztopologie gibt es hier.

Und -natürlich viel wichtiger- die gelungensten visuellen Ergebnisse gibt es hier zu bestaunen:


Link mehr Informationen bei news.developer.nvidia.com

    
[2 Leserkommentare] [Kommentar schreiben]   Letzte Kommentare:
-paleface-    12:32 am 20.6.2018
Nach wie vor scheint aber ein hoher Shutter auch für wirklich bessere Ergebnisse zu sorgen. Bei der Tanzenden Frau hat man mehr Artefakte als bei dem Auto. Das Auto hat aber im...weiterlesen
mash_gh4    12:14 am 20.6.2018
das war eigentlich zu erwarten, nachdem FlowNet2 und LiteFlowNet schon seit einiger zeit alles in den schatten stellen, was es an traditionellen optical flow ansätzen gibt...weiterlesen
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