Розслідування, osint розвідка, osint Україна, osint open source intelligence.
Серед користувачів соцмереж відео користується набагато більшим успіхом, ніж картинки чи текст. З розвитком швидкості та якості підключення до інтернету зростає популярність онлайн-контенту та потокових відеосервісів: YouTube, Netflix, Hulu, HBO Go, Amazon Prime. Тому бренди та окремі медіаперсони, підхопивши цю тенденцію, почали активно випускати візуальний контент у високій якості, щоб відповідати вимогам аудиторії.
Для медіасфери важливо те, що зображення або відео у форматі Ultra HD можна редагувати без втрати якості зображення. До речі, про технологію покращення зображень ми вже писали у попередній статті . Але як же старі фільми в низькій якості, рекламні ролики, домашнє відео? Чи можна покращити їхню якість для комфортного перегляду на сучасних екранах? Давайте це з'ясуємо.
Як підвищити якість відео за рахунок дозволу
Для початку перерахуємо найпоширеніші типи дозволу та терміни. Роздільна здатність зазвичай наводиться у форматі ширина х висота екрана в пікселях:
На сьогодні загальноприйнятий стандарт роздільної здатності – 4K, і ми рухаємось у бік 8K екранів. Youtube почав підтримувати 4K для завантаження відео ще в 2010 році - тоді багато виробників почали випускати недорогі камери в цьому форматі. З того часу дисплеї та смарт-телевізори з підтримкою 4K значно впали в ціні та завоювали популярність. Незважаючи на те, що людське око навряд чи фізично може помітити різницю в картинці з якістю понад 4K, гонка за більш високою роздільною здатністю продовжується.
Найбільш повно відчути можливості своїх екранів власники Ultra HD дисплеїв можуть переглядати нативний 4K контент. А відео з нижчою роздільною здатністю доводиться розтягувати на цілий екран, адже, наприклад, зображення в 1080p (Full HD) містять всього чверть пікселів від картинки в 4K. Масштабувати зображення можна відразу на смарт-телевізорі, медіаплеєрі або використовувати спеціальні програми, щоб покращити якість відео.
Що вміє програма для покращення якості відео?
У двох словах, покращення відео (Video Enhancement) – це процес підвищення якості відеозапису. Професійні відеоредактори зазвичай підтримують такі функції:
Відеоредактор для покращення якості може подарувати вашому старому запису друге життя.
Збільшення відео (апскейлінг) — це процес перетворення медіа з нижчою роздільною здатністю на високу. Базове масштабування – це спосіб «розтягнути» зображення нижчої роздільної здатності на більший екран, що зазвичай супроводжується погіршенням якості та втратою деталей. Щоб збільшити HD-зображення на 4K екрані, доведеться заповнити додаткові 6 мільйонів пікселів. Тому програма для апскейла повинна визначити, що відображатиме кожен із цих нових пікселів, виходячи з того, що показують сусідні (інтерполяція).
:extract_focal()/https%3A%2F%2Fevergreens.com.ua%2Fassets%2Fimages%2Farticles%2Fai%2Fimprove-video.jpg)
Покращуємо відео за допомогою AI: супер-дозвіл
Хоча різні алгоритми дають різну якість зображення, інтерполяція, як правило, покращує картинку в низькій роздільній здатності. Але спроба «домалювати» пікселі, що бракують, в більшості випадків впадає в очі. В результаті зображення займає весь 4K екран, але може виглядати розмито або приглушено, або мати артефакти (шумові ореоли, квадратики). При збільшенні роздільної здатності відео за допомогою штучного інтелекту використовується зовсім інший підхід.
Отримуючи картинку в низькій роздільній здатності, алгоритм глибокого навчання (зазвичай це генеративна нейронна мережа) передбачає зображення більш високої роздільної здатності, яке після стиснення виглядало б, як наш оригінал на вході. Щоб досягти такого рівня точності, нейронні мережі повинні бути попередньо навчені мільйонами зображень. При обробці відео низької роздільної здатності ІІ-модель може «змалювати» втрачені пікселі, аналізуючи кожен кадр і підвищуючи якість експонентно. Це дає неймовірну чіткість і детальність картинки, які не зможе відтворити жоден традиційний апскейлер: від реалістичних деталей до чистішого та плавнішого відтворення рухів.
Моделі AI постійно вдосконалюються, і їхня точність зростає з кожним циклом навчання. Крім того, різні моделі глибокого навчання можуть застосовуватись для покращення різних типів відеоматеріалів. А ще нейронні мережі можна комбінувати: часом це дає разючі результати.
Так, штучний інтелект допоміг збільшити знамените "Прибуття поїзда на вокзал Ла Сіота" (L'arrivée d'un train en gare de La Ciotat) до 4К . Це французький короткометражний чорно-білий документальний фільм 1896, знятий братами Люм'єр. Незважаючи на те, що вихідне зображення було збільшено на 600%, алгоритм на основі AI (DAIN та Topaz Gigapixel AI) зміг видати чітке та чисте зображення без видимого зерна, артефактів та спотворень. Здається, що запис сучасний — лише чорно-білий.
Обробка відео нейромережею. Короткий огляд програм
На відміну від традиційних (не заснованих на штучному інтелекті) інструментів підвищення якості відео - складніших і часом потребують професійних навичок редагування - алгоритми штучного інтелекту можуть автоматично покращити якість ваших відеоматеріалів. Наведемо кілька прикладів таких рішень.
DVDFab Enlarger AI - супер-дозвіл за допомогою нейронок
Цей сервіс для покращення відео використовує технологію супер-дозвіл на основі глибокого навчання і може підвищити якість відео з 480p (SD) до 1080p (Full HD), та з 1080p до 4K. AI-движок на основі глибокого навчання (deep learning) вивчає та аналізує відео низького дозволу покадрово і може створювати та заповнювати ідентичні сусідні пікселі, збільшуючи кадр на 300%. У програмі також використовуються інтелектуальні алгоритми корекції кольору.
DVDFab Enlarger AI заснований на фреймворку TensorFlow. Для навчання нейромереж були використані мільйони відео, фільмів та телепередач. Крім того, програма використовує новітні технології GPU-прискорення CUDA та cuDNN на базі графічних карт NVIDIA.
PicaVue (GDFLab Video Upscaler) — відновлення відео та роздільна здатність до 16K
GDFLab Video Upscaler – це хмарний сервіс для покращення якості відео. Розробники обіцяють апскейл відео та зображень до 16K за рахунок одночасного збільшення роздільної здатності та якості:
- 270p ~ 360p до 720p или FHD;
- 540p до 4K UHD;
- 4K FHD до 16K.
Штучний інтелект використовується для усунення шумів та відновлення деталей, недостатньо чітких на вихідному зображенні. Крім того, за допомогою GDFLab Video Upscaler можна відновити старі відео — з більш чистою картинкою та кращою роздільною здатністю. Програма може застосовуватися для відео з камер спостереження, зйомок, соціальних мереж, а також у будь-яких сферах, пов'язаних із відеозаписом. Користувачі можуть завантажувати свої зображення та відео одночасно на всі основні платформи: YouTube, Facebook, LinkedIn, Twitch та інші.
Topaz Video Enhance AI - реалістичні деталі, згенеровані нейромережею
Ми згадували про цей відеоредактор, коли писали про відновлення документального фільму 1896 року до 4K. Topaz Video Enhance AI вважається однією з найкращих програм для покращення якості відео. Він може підвищити роздільну здатність до 8K, зберігаючи реалістичність деталей і плавність рухів.
Video Enhance AI може збільшувати дозвіл із DVD, DSLR, ігор та HD. Ви також можете покращити якість старого відео для сучасного використання, наприклад рекламних роликів, музичних кліпів, фільмів або записів з YouTube.
Topaz Video Enhance AI використовує глибоке вивчення для екстраполяції деталей із відеоматеріалу. Працює на основі навчання нейромережі: вона аналізує тисячі пар відео, щоб встановити, як при стисканні втрачаються деталі зображення. Нейросеть може згенерувати відсутні деталі і створити реалістичну картинку на основі інформації окремо взятого відео.
Замість виведення
Збільшення та покращення відео за допомогою AI створюють ефект, який, напевно, можна порівняти з відчуттями короткозорої людини, що надягла окуляри: виявляється, світ сповнений деталей, у дерев є листя, а дорожні знаки, вивіски та номери автобусів можна легко прочитати. На даний момент Full HD і 4K - все ще найпопулярніші формати дозволу для перегляду відео в інтернеті та на ТБ, але верхня межа якості картинки поки не встановлена.
Evergreen має багаторічний досвід використання TensorFlow — системи машинного навчання з відкритим вихідним кодом — для створення та впровадження проектів на базі AI у багатьох сферах бізнесу.
Ми спеціалізуємося на розробці персоналізованих рішень для клієнтів і можемо побудувати MVP (мінімально життєздатний продукт) швидко та економічно ефективно, який у майбутньому можна розвивати та масштабувати у повноцінний продукт.
Якщо ви зацікавлені у розробці надійного рішення на основі сучасних технологій та AI-алгоритмів для вирішення ваших бізнес-завдань, ми готові вам допомогти. Просто зателефонуйте нам або заповніть форму , і наші фахівці зв'яжуться з вами для консультації.
28.07.2020
Картки, що використовуються в статті, взяті з відкритих джерел і використовуються як ілюстрації.
Немає коментарів:
Дописати коментар