• Наушники OnePlus Buds Pro 4 (глобальная версия) уже доступны на AliExpress и OZON

    Новый беспроводной девайс от OnePlus создан для тех, кому важны качественное звучание, умное шумоподавление и долгая автономность.
    Читать дальше
  • Два новых смартфона vivo X500 и vivo X500 Pro Max - какой выбрать?

    Оба флагмана сочетают в себе мощные процессоры, большие аккумуляторы, новейшую операционную систему, а также качественную мобильную фотографию и видеосъёмку.
    Читать дальше
  • FlekTrike Pro - грузовой электротрицикл для бездорожья (4 фото)

    Компания FlekTrike представила электрический трицикл, рассчитанный на перевозку грузов и поездки по пересечённой местности. Его главная особенность — механизм наклона, который позволяет водителю заваливать раму в поворотах, как на обычном велосипеде или мотоцикле.
    Читать дальше
  • Умные часы Rogbid Model R5 работают без смартфона и умеют снимать фото (5 фото)

    Rogbid выпустила смарт-часы Model R5, которые работают под управлением Android и не требуют постоянного подключения к смартфону. Гаджет поддерживает мобильную связь, а его камеру можно разворачивать в зависимости от сценария съёмки.
    Читать дальше
  • 16-летняя студентка создала эффективный звуковой огнетушитель (видео)

    Анжела Эрнандес, 16-летняя студентка мексиканского колледжа CETis No. 78, получила золотую медаль на международной выставке науки и изобретений ISIF 2026 в Индонезии. Она представила Vortex Tech — экспериментальнй огнетушитель, который использует звуковые волны для быстрого тушения небольшого пламени.
    Читать дальше

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

23 июня 2021 | Просмотров: 13 678 | 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.