Nvidia "fälscht" Superzeitlupe mit KI

    19. Juni 2018, 13:23
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    Neuronales Netzwerk füllt die Lücken bei der Verlangsamung eines Clips

    Wer Zeitlupenvideos in hoher Qualität aufnehmen möchte, braucht dafür teure Kameras. Zwar können auch heutige Smartphones teilweise sogar Super-Slow-Motion-Clips erzeugen, jedoch nur mit deutlichen Einschränkungen. Aufgrund der hohen Leistungslast und Datenmenge sowie den Anforderungen an den kleinen Sensor lassen sich nur wenige Sekunden stark verlangsamen. Dabei muss zudem die Auflösung reduziert werden und man benötigt gute Lichtbedingungen, wenn man ein halbwegs passables Ergebnis erzielen will.

    Bei Chiphersteller Nvidia sucht man einen anderen Ansatz und hat ihn mit Künstlicher Intelligenz gefunden. Basierend auf Deep Learning hat man ein System geschaffen, dass Videos nachträglich eine Zeitlupenversion bescheren kann – ganz ohne hochpreisigem Aufnahmeequipment.

    nvidia

    Künstliche Intelligenz als Lückenfüller

    Mit 11.000 Videos in Zeitlupe mit 240 Bildern pro Sekunde fütterte man das neurale Netzwerk, das auf Grafikchips des Typs Tesla V100 läuft. Anschließend "streckte" man normale 60-Hz-Videos auf eben jene Bildrate und ließ die KI die Lücken füllen. Das Ergebnis, so dokumentiert man auf Youtube, ist beachtlich. Echte und gefakte Vierfach-Zeitlupe lassen sich kaum unterscheiden. Im Moment kann das System mit Videos mit einer Länge von bis zu 30 Sekunden umgehen.

    Anwendbar ist die Technologie auch auf Videos, die bereits in Slow Motion laufen. Auch hier gelingt eine vierfache Verlangsamung, wie sie auch mit einer entsprechenden Kamera zu erzielen wäre. In Sachen Bildqualität soll es außerdem existierende Software, die auf aufwändige Bildanalyse setzt, schlagen.

    Einen Nachteil zum Einsatz einer Hochgeschwindigkeits-Kamera bringt Nvidias Erfindung freilich mit: Das Ergebnis liegt nicht sofort vor, weil die KI eine Weile braucht, um die Lücken im Video zu füllen. (red, 19.06.2018)

    • Sport wäre ein logisches Einsatzgebiet für die Technologie.
      foto: nvidia

      Sport wäre ein logisches Einsatzgebiet für die Technologie.

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