• Geely объединила 16 систем электромобиля в один блок весом 75 кг (2 фото)

    Geely представила новую интегрированную систему электропривода «16 в 1», объединяющую ключевые компоненты электромобиля в компактном модуле. Первой моделью с новой технологией станет электрический седан Geely TT, который должен выйти на рынок уже в ближайшее время.
    Читать дальше
  • Электровелосипед Ariel Rider MUDD 72V может разгоняться до 105 км/ч (3 фото)

    Компания Ariel Rider открыла предзаказ на новый электробайк MUDD 72V. По своим возможностям он больше напоминает электрические мотоциклы начального уровня, чем классический велосипед.
    Читать дальше
  • Ровер Curiosity обнаружил на Марсе огромное поле из неправильных сот (3 фото)

    Марсоход NASA Curiosity обнаружил в кратере Гейла обширный участок поверхности, покрытый небольшими многоугольными структурами, напоминающими пчелиные соты. Ранее ровер находил подобные образования, но новая находка по масштабам затмила все предыдущее такие открытия.
    Читать дальше
  • Трёхколёсный «полувелосипед» Halfbike Pro для езды стоя (видео)

    Болгарская компания Halfbike представила обновлённую версию своего уникального трёхколёсного велосипеда, на котором ездят стоя. Модель Halfbike Pro внешне напоминает самокат, но только с педалями.
    Читать дальше
  • Самый быстрый радиоуправляемый автомобиль обгоняет настоящие болиды (видео)

    Британский инженер Стивен Уоллис доказал, что радиоуправляемые машинки могут быть невероятно быстрыми. Его Mach Reaper установил мировой рекорд скорости и превзошёл показатели многих настоящих гоночных автомобилей.
    Читать дальше

Нейросеть способна «оживить» изображение по одной фотографии (3 фото)

23 июня 2021 | Просмотров: 13 103 | Новости IT
Нейросеть способна «оживить» изображение по одной фотографии (3 фото)

Ученые из Университета Вашингтона создали нейросеть, которая способна по одной фотографии создавать частичное видео, принуждая «двигаться» отдельные области статичного изображения.

Новая методика использует технологию глубокого машинного обучения и способна привести в движение любые условно подвижные объекты на фотографии. В первую очередь такими объектами выступают вода, дым, туман или облака. После преобразования фрагмента фотоизображения в короткое видео алгоритм зацикливает динамическое движение, в результате чего получается картинка практически неотличимая от реальности.


В основе методики лежит технология машинного обучения, что делает алгоритм достаточно сложным. Для повышения реалистичности созданного видеофрагмента задача разбита на две составляющие: первая часть посвящена прогнозированию нейронной сетью будущего движения объектов, а вторая часть направлена на создание видеообраза из прошлого. В результате, имея всего одну статическую фотографию, ученые смогли создать короткое видео пейзажа.


При обучении нейронной сети были использованы реальные видео, на основе которых алгоритм и прогнозирует предполагаемое движение отдельных областей фотографии. Официальная презентация технологии пройдет 22 июня на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов.


Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.