Để tạo ra một video slow-motion fake, phần mềm phải kéo giãn video bằng cách thêm vào hàng trăm khung hình vốn không tồn tại vào giữa các khung hình có sẵn và kết quả thường không mượt mà, không thật.

Tuy nhiên, tận dụng tiềm năng xử lý hình ảnh đáng kinh ngạc của deep learning, NVIDIA đã tìm ra cách tạo video slow-motion hoàn hảo từ một video thông thường. 

Để làm chậm một video 30 khung hình trên giây thành video với 240 khung hình trên giây, phần mềm cần tạo ra 210 khung hình bổ sung hoặc bảy khung hình bổ sung cho mỗi khung hình được quay ban đầu. Chỉ pha trộn hoặc biến đổi khung hình trước và sau nhằm tạo ra các khung hình mới xe kẽ là không đủ để tạo ra video slow-motion mượt mà. Đây là lý do tại sa các video slow-motion trong thể thao ít ấn tượng hơn so với trong phim.

Các plugin cho những ứng dụng hiệu ứng hình ảnh cao cấp như RE:Vision Effect của Twixtor có thể cải thiện video slow-motion fake nhưng cần những phân tích phức tạp của chuyển động trong video và thường mất vài giờ để hoàn thành. Trong khi đó, NVIDIA dùng một phương thức khác và dựa trên những kết quả mà họ công bố phương thức này tốt hơn tất cả những lựa chọn hiện tại.

Sử dụng một AI deep learning được đào tạo bằng 11.000 thể thao slow-motion được quay ở tốc độ 240 khung hình trên giây, dựa vào các khung hình trước và sau neural network có thể đoán được 210 khung hình bị thiếu sẽ như thế nào.

Smartphone và thậm chí cả camera kỹ thuật số cao cấp hiện tại đã có thể quay video slow-motion ở tốc độ này. Tuy nhiên, khi tốc độ khung hình tăng lên độ phân giải sẽ bị giảm đi. Vì thế, phương pháp của NVIDIA là lựa chọn thay thế rẻ hơn nhiều so với hàng chục ngàn USD chi cho các camera như Phantom vì tất cả quá trình tạo video slow-motion đều diễn ra sau khi video được quay. 

Dẫu vậy, phương thức này sẽ không mang lại kết quả ngay giống như dùng camera cao cấp. Dù được hỗ trợ bởi vi xử lý đồ họa cao cấp thì AI của NVIDIA vẫn cần thời gian để xử lý video.

Theo GenK