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素晴らしい技術。既存の動画データがAIの技術で美しいスローモーションになるとは。
世の中がソフトウェアによって動いていることの一つも表れかと思います。
これは面白い。アニメーションのフレーム補完もそうですし、Tik Tokみたいなユーザー投稿型のアプリに突っ込んでも更に表現の幅を広げてくれますね。プロフェッショナルの専売特許が少しずつ削り取られていく。
動画を見ましたが見事なスローモーションすぎて思わず笑ってしまいました。足りないフレームをAIが生成し、普通のカメラですでに「撮影済み」の動画をスローモーション化できるとのことです。
だからといって、カメラのスローモーション撮影機能が不要、とはならないと思います。
この処理をするのにマシンパワーがどれくらい必要なんだろう。今のスマートフォンでもスローモーション化は可能なのかな。

【追記】
フレームを挿入出来るのであれば、少ないコマ数で制作したアニメーションに、予想されるコマ(動き)を生成して、滑らかな動きにする事も可能な気がする。
一瞬、多体運動方程式の積分手法のpredictor-corrector algorithm がアタマに浮かびましたが、たぶん過去未来数点からの内挿を学習させているだけですねぇ なら結構速いと 運動方程式に従っている分、無関係な絵を繫ぐモーフィングよりラクなので
すっごい乱暴に言えば、テレビのフレーム補完機能の究極版ですよね。

ここまで行けて解像度補完もイケてれば、
テレビなら放送ソースは現状のままでいいかも。
ワクワクする!
願わくば、画面の進み方を比較映像と同じにしてほしかった…計算量次第だが、Nakamuraさんなどがコメントされているように、これで補完するようにすれば通信量を圧縮して高品質のものもできそう。
これって2次元平面のプロットをフィッティングして増やすだけだから、機械学習使わなくても昔ながらの技術で簡単にできたんじゃないかという疑問。arxivを確認しよう。
すげぇ。進化したモーフィング
「推定」というのが面白い!あえて推定が苦手そうな動画を解析させたら、面白い映像効果が発見出来そうな⁈