30 июня 2021 
adminGWP 
Учeныe с Унивeрситeтa Вaшингтoнa сoздaли нeйрoсeть, кoтoрaя спoсoбнa пo oднoй фoтoгрaфии сoздaвaть чaстичнoe видeo, принуждaя «двигaться» oтдeльныe области статичного изображения.
Новая методика использует технологию глубокого машинного обучения и способна вызвать к жизни в движение любые условно подвижные объекты сверху фотографии. В первую очередь такими объектами выступают белый уголь, дым, туман или облака. Истечении (года) преобразования фрагмента фотоизображения в короткое видео алгорифм зацикливает динамическое движение, в результате а получается картинка практически неотличимая ото реальности.
В основе методики лежит методика машинного обучения, что делает алгорифм достаточно сложным. Для повышения реалистичности созданного видеофрагмента удачливость разбита на две составляющие: первая отрезок посвящена прогнозированию нейронной сетью будущего движения объектов, а вторая остатки направлена на создание видеообраза с прошлого. В результате, имея всего ((и) делов одну статическую фотографию, ученые смогли развернуть короткое видео пейзажа.
Присутствие обучении нейронной сети были использованы реальные видео, возьми основе которых алгоритм и прогнозирует предполагаемое процесс отдельных областей фотографии. Официальная презентация технологии пройдет 22 июня бери Конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов.
Фонтан
Рубрика: