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研究人员提出的人工智能模型可以提高任何视频的质量

发布于：2024-06-17 编辑：匿名来源：网络

研究人员越来越多地使用人工智能将历史镜头转换为高分辨率、高帧率的视频，看起来就像是用现代设备拍摄的。

为了简化这个过程，罗切斯特大学、东北大学和普渡大学的研究人员最近提出了一个框架，可以从低帧率、低分辨率的视频生成高分辨率的慢动作视频。

研究团队表示，他们使用的“时空视频超分辨率（STVSR）”算法不仅在图像质量方面优于现有方法，而且速度也比之前的最佳水平快三倍。

艺术人工智能模型。

从某种意义上说，这个框架的提出是继2016年NVIDIA发布视频处理AI模型之后的又一次改进。

NVIDIA的AI模型可以对任何视频应用进行慢动作处理。

据了解，类似的高分辨率技术已经应用于视频游戏领域。

去年，《最终幻想》的用户通过使用基于此类技术的名为AI Gigapixel（售价美元）的软件提高了《最终幻想VII》的背景分辨率。

具体来说，STVSR同时学习时间插值（如何合成原始帧之间不存在的中间视频帧）和空间超分辨率（如何从相应的参考帧及其相邻帧重建高分辨率帧）；同时，得益于附带的卷积长短期记忆模型，它能够通过利用视频上下文和时间对齐从聚合特征重建帧来合成高分辨率慢动作视频。

研究人员使用来自 Vimeo 的 0 多个 7 帧剪辑的数据集来训练 STVSR，并使用单独的评估语料库将数据集划分为快运动、正常运动和慢运动集，以衡量各种条件下的表现。

。

在实验中，他们发现 STVSR 在快速运动视频上取得了显着的改进，包括那些具有挑战性的运动，例如篮球运动员在球场上快速移动的视频。

据外媒报道，该AI模型能够重建图像结构更准确、模糊伪影更少的帧，同时比基线模型小四倍，速度至少快两倍。

预印本论文的合著者写道：“通过这种单阶段设计，我们的网络能够很好地探索任务中时间插值和空间超分辨率之间的内在联系。

” “它使我们的模型能够自适应地学习，利用有用的局部和全局时间上下文来缓解大型运动问题。

研究人员提出的人工智能模型可以提高任何视频的质量

大量的实验表明，我们的框架比现有的人工智能模型更加有效和高效，并且所提出的特征时间插值网络和可变形模型可以处理非常具有挑战性的快动作视频。

”据外媒报道，该项目的研究人员计划于今年夏天发布源代码。

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