• 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
  • Илон Маск запустил платёжный сервис X Money

    Платёжная служба Илона Маска X Money заработала для пользователей X Premium и Premium Plus. Им стали доступны основные финансовые сервисы платформы.
    Читать дальше
  • Гибридный самолёт впервые поднялся выше 9000 метров

    Важный шаг в развитии гибридных самолётов сделала американская компания GE Aerospace. Она впервые подняла гибридно-электрический самолёт на высоту свыше 9100 метров — уровень, на котором обычно летают пассажирские лайнеры.
    Читать дальше
  • Стартап Chip Motors показал универсальный электромобиль за $15 000 (4 фото)

    Американский стартап Chip Motors представил компактный электрокар Chip. Сам производитель называет его универсальным автомобилем для активного образа жизни. Машина рассчитана на короткие ежедневные поездки и относится к категории низкоскоростных транспортных средств.
    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: 13 080 | 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.