Tin tức và phân tích của tất cả các thiết bị di động

Thuật toán tạo hiệu ứng video thuyết phục chỉ từ một bức ảnh – xem

Một số nhà nghiên cứu tại Đại học Washington đã tạo ra một công cụ dựa trên học kĩ càng có thể tạo video thực tế từ một bức ảnh tĩnh duy nhất. Thuật toán đã được đào tạo với một số hình ảnh và video về các cảnh như thác nước, sông và đại dương để “dự đoán” kiểu chuyển động của pixel và tạo hoạt ảnh cho một đoạn video ngắn.

Đã có một số ứng dụng có thể chuyển ảnh thành video, chẳng hạn như Adobe Premiere Pro, Photoshop và After Effecs, nhưng thách thức của các nhà nghiên cứu là chuyển đổi đầu vào đơn giản của chỉ một hình ảnh thành video thực sự có thể truyền như thật.

– Aleksander Holynski, trưởng nhóm nghiên cứu.

Nhóm chịu trách nhiệm phát triển tính năng này đã mô tả phương pháp của họ trong bài viết này và sẽ trình bày nó tại “Hội nghị về Thị giác Máy tính và Nhận dạng Mẫu” vào tuần tới, trên 22 tháng 6. Aleksander Holynski là trưởng nhóm nghiên cứu và là ứng viên tiến sĩ tại Trường Khoa học Máy tính & Kỹ thuật Paul G. Allen.

Thuật toán hoạt động theo hai bước, đầu tiên nó dự đoán chuyển động được mong đợi trong hình ảnh hiển thị và sau đó sử dụng những kết quả này để tạo chuyển động pixel. Để làm được điều này, nhóm các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mạng lưới thần kinh với hàng nghìn video về sông, thác nước và các hình ảnh khác có chuyển động linh hoạt.

Bước tiếp theo trong việc đào tạo mạng nơ-ron là đưa ra thách thức về hiệu quả đoán xem chuyển động tiếp theo của video chỉ từ một khung hình. Từ đó, nó là cần thiết để tạo ra một sistema hoạt ảnh, vì vậy các nhà nghiên cứu đã sử dụng một phương pháp được gọi là để di chuyển các pixel ảnh theo vị trí của chúng trong các khung tiếp theo.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng chỉ sử dụng phương pháp này sẽ tạo ra một vấn đề vì ngay sau khi các pixel được di chuyển, hình ảnh sẽ kết thúc với các “lỗ” nơi các pixel đi ra. Vì vậy, các sinh viên đã tạo , thực hiện quá trình tương tự nhưng tái tạo lại các pixel trong quá khứ, không phải các pixel trong tương lai. Kết hợp hai triển khai, thuật toán quản lý để tạo video hoàn chỉnh cuối cùng, hãy xem:

Khi việc đào tạo mạng nơ-ron được thực hiện với các hình ảnh có chuyển động linh hoạt hơn và theo một cách nào đó, dễ đoán hơn, thuật toán hoạt động tốt nhất với ảnh sông hoặc thác nước hoặc thậm chí là mây và khói. Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu dự định làm việc trên công cụ này để làm sinh động nhiều thứ hơn như chuyển động của tóc người trong gióVí dụ.

Via: DIY Photography Nguồn: UW News