由于该相机记录的信息经过压缩表示,,也就是牺牲图像质量换取更多图像信息,因此可以较低的清晰度、高速率进行拍摄

现在,就能生成最终我们想要的结果了,有了帧之间第一个事件的高清帧后,,再对事件相机提供的所有事件重复此过程

,该模块采用三帧表示中最好的部分将它们组成最终帧

,这俩相机同步拍摄到的内容合起来就是这样的

com/uzh-rpg/rpg_timelens,https,//github

,基于变形的插值模块利用U形网络将运动转换为光流表示,然后将事件转换成真实的帧

,附一个摄像机的参数图

也就是记录像素亮度变化,,它使用新型的传感器,事件”,也就是事件相机(也称为神经形态相机),拍摄的是

,DAIN模型需要878毫秒,该AI则只需要138毫秒,而且它的插值方法的计算复杂度也是最优的,图像分辨率为640×480,在研究人员的GPU上进行单个插值时

QbitAI),36氪经授权发布,本文来自微信公众号,作者,丰色,,量子位”(ID

,这就是使用AI创建逼真的慢动作视频的方法,怎么样

这就是AI完成的效果,看到没,

//www,v=dVLyia-ezvo,youtube,com/watch,[3]https

起码得每秒300张画面才够,没法直接合成慢动作,要想达到慢动作效果,20帧的视频给的信息太少了,

另外,用该模型输入的视频即使只有5帧,虽然不建议,,也可以生成慢动作

记录低帧(20-60FPS)真实画面,,一个就是普通摄像头

,这三个候选帧被输入到一个基于注意力的平均模块,最后

pdf,http,ifi,//rpg,uzh,ch/docs/CVPR21_Gehrig

第三个模块的作用就派上用场了,这时,它使用第二个插值合成模块中的新信息来细化第一个模块,

,一共分为四块,研究人员在这里提出的AI模型叫做Time Lens

研究人员来自华为苏黎世研究中心和苏黎世大学,,而这项酷毙的研究成果也成功入选CVPR 2021

[2]https,com/r/MachineLearning/comments/pm6s6h/news_make_slow_motion_videos_with_ai_timelens/,reddit,//www

很多网友看完效果都按耐不住了,能不能出一个应用程序,非常想要一个深入的教程”、,,”……

要制作慢动作视频就必须要用死贵的高速摄像机,

,共同一作Daniel Gehrig,苏黎世大学博士生,苏黎世联邦理工大学机械工程硕士

而是先用了两个摄像头来捕捉画面,实现这一效果没有采用通过视频光流来猜测粒子运动的经典思想,

那得对比一下才知道,你说这个AI模型的效果好,

并直接为每个事件生成一个新的可能帧(现在就为同一事件生成两个帧了),合成插值模块也是利用U形网络将事件置于两个帧之间,

拍好以后,就可以使用机器学习来最大化地利用这两种相机的信息进行插帧了,

靠另一个特殊的摄像头——,怎么办

,没有伪影也没有噪声,虽然和真正的高速摄像机至少上千的帧数没法比,但它完全可以做到每秒53帧的视频轻轻松松变成960帧

,NO! 可以用AI

市场上还没有大规模问世,事件相机还比较新兴,实验室里有很多,报价有2000美元一个或更高,

谁好谁坏效果就很明显了,,比如上面这个与最优秀的插值模型之一的DAIN(入选CVPR 19)的对比

不过到这里的话,出现噪声,,合成的视频可能会有一个问题

[1]https,//www,louisbouchard,ai/timelens/

华为苏黎世研究中心机器学习研究员,,一作Stepan Tulyakov

,将俩相机拍到的帧信息和事件信息发送到前两个模块,首先,基于变形(warp)的插值模块和合成插值模块

方便后续插值,,最终的信息量足够AI理解粒子的运动

最后,不和昂贵的专业设备相比,作者在介绍成果的视频里也再次说道,该模型至少取得了智能手机和其他模型无法达到的效果,

,和其他模型的对比实验数据,大家感兴趣的可以查看论文

△ 问号部分即为我们要的插帧

进行变形优化——再次使用U-net网络生成事件的第三个帧版本,也就是提取同一事件的两个生成帧中最有价值的信息,

该模块可以很好地处理帧之间出现的新对象以及光线变化(比如水反射啥的),

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