NVIDIA利用人工智能将标准视频转换为高清慢镜视

NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 的研究人员日前研发出一个基于深度学习的系统，能够将每秒30帧的视频转换为高清慢镜视频，其效果优于其它同类方法当前能够实现的最佳效果。

研究人员在其研究论文中写道，“生活中有许多难忘时刻单凭肉眼很难看清，这时你可能想要用慢镜头记录下来，例如婴儿第一次蹒跚学步、高难度的滑板技巧、爱犬成功接球等。”“虽然可以用手机拍摄每秒240帧视频，但用手机以高帧率完成所有拍摄的做法也并不实际，因为这需要很大的内存空间，而且功耗很大。”

而基于这项新的研发成果，用户则可以在拍摄视频后制作慢镜视频。

研究团队利用NVIDIA Tesla V100 GPU和cuDNN加速的PyTorch深度学习框架，基于1.1万多个日常和体育活动视频，以每秒240帧的速率对系统进行了训练。训练完成后，卷积神经网络便能对更多的视频帧进行预测。

团队采用了另一套数据集来验证系统的精确度。结果表明系统能够使以较低帧率拍摄的视频看起来更加流畅且清晰。

研究人员表示“NVIDIA采用的方法能够生成多个时空连贯的中间帧。我们的多帧法始终优于当前最佳的单帧法。”

为展示研究成果，研究团队从著名的在线科技系列视频《The Slo Mo Guys》中截取了多个片段，并进一步放缓了视频速度。以每秒30帧的速率拍摄，之后转换为每秒240帧的视频。

这种方法可用于记录日常生活中弥足珍贵的时刻，然后将其速度放缓，就像电影慢镜头场景一样，起到增添悬念、突出重点、更加引人入胜的效果。

Huzu Jiang、Deqing Sun、Vun Jampani、Ming-Hsuan Yang、Erik Learned-Mille和Jan Kautz等研究人员将于6月21日（星期四）下午2:50 - 4:30在犹他州盐湖城举办的年度计算机视觉与模式识别（CVPR）大会上展示其研究成果。

关于NVIDIA

NVIDIA（纳斯达克股票代码NVDA）是一家计算公司。它在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长，重新定义了现代计算机显卡，并且对并行计算进行了革新。最近，通过将GPU作为可以感知和理解世界的计算机、乃至汽车的大脑，GPU深度学习再度点燃了全新的计算时代--现代人工智能。