Nvidia utiliza inteligência artificial para simular efeito slow motion

Um dos principais problemas na criação de vídeos em câmera lenta prende-se com os frames per second. O número de frames per second captados dita a qualidade do efeito slow motion conseguido por parte do utilizador. Se não existirem frames por segundo suficientes para colocar o vídeo mais lento, a qualidade do efeito será má.

É por esse motivo que a Nvidia está a tentar criar uma solução para melhorar a qualidade do slow motion de vídeos com poucos frames. A Nvidia está a utilizar inteligência artificial para tentar inserir mais frames em cada segundo.

Como é que o sistema funciona?

A investigação levada a cabo por uma equipa da Nvidia utilizou inteligência artificial para transformar vídeos de 30 frames por segundo em vídeos de 240 frames por segundo para que o slow motion tenha mais qualidade. Essencialmente, o sistema compara duas frames seguidas e depois cria uma frame intermédia através de um sistema de rastreamento do movimento de objectos. Os resultados obtidos, apesar de não serem perfeitos, são bastante acertados.

A tecnologia poderá ser futuramente aplicada a vídeos captados por smartphone

A tecnologia ainda não se encontra desenvolvida o suficiente para uso comercial. Porém, no futuro, a Nvidia considera que poderá ser perfeitamente aplicada a vídeos captados por smartphone para criar excelentes efeitos de câmera lenta.

Já é possível captar, com alguns smartphones, vídeos de 240 frames por segundo. Porém, gravar tudo com esta qualidade é simplesmente impraticável devido à quantidade de memória e energia que são gastas no processo.

Existem limitações para este método

Apesar de promissor, existem algumas limitações identificadas pela equipa de Nvidia. Entre elas, existem limitações ao número de frames intermediários que é possível gerar. É também difícil “treinar” a inteligência artificial para rastrear o movimento de qualquer tipo de objecto. Porém, este método parece produzir slow motion com mais qualidade do que os restantes métodos que actualmente existem com o mesmo objectivo.

Fonte: Nvidia

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