admin 总有这么多美好的时刻，想用慢镜头拍摄。比如宝宝第一次走路，困难的滑板技巧，一只狗接球。
目前，很多智能手机可以拍摄超高帧慢速动作视频，但仍有局限性。
由于高帧率需要庞大的缓存和数据写入系统，普通设备很难支撑住，用它们来长时间纪录并不实际。如果对已经录制的视频进行慢速回放，创建流畅的慢动作视频则需要短时间捕捉多帧画面，如果所录的帧数不够，那么最终的慢动作视频看起来会很不流畅。大多数人并没有昂贵的高速相机，一般软件会试图填充帧数，造成画面的移动不那么自然。
这是英伟达携手马萨诸塞州大学和加利福尼亚大学的研究人员，打造的一种可以将任何视频转换为慢动作、但又不牺牲播放平滑度的解决方案。
在转换一段汽车漂移的视频时，我们可以看到，使用 30fps 拍摄的视频，再使用 12.5% 的速度进行慢放时，有明显的卡顿。而经过英伟达新技术转换后的视频，使用 240fps 的效果进行播放，汽车的漂移过程却很流畅，没有看出卡顿。
在这项技术转换后的慢动作视频中，舞蹈演员在旋转时头发和衣服上的细节，也显得更加清晰。
在这项技术中，英伟达通过使用NVIDIA Tesla V100显卡以及cuDNN深度神经网络每天对超过11000个240fps视频进行训练，训练完成的模型可以将普通30fps视频插帧成240fps的视频，同时还会有独立的数据库来验证他们插帧内容的准确性，验证是否符合原视频的效果。
这项技术依赖于两个卷积神经网络（CNN），让它们协同工作，以确定物体在框架和帧间的移动位置。之前绝大部分的插帧技术都是利用前后帧的关系生成更多的中间帧，NVIDIA与大学研究员则是只利用其中的一帧就可以办到，因此插帧数目显著提高，还能保持图像不失真，不影响观看效果。
据悉，英伟达还携手 YouTube 知名频道主“Slow Mo Guys”来测试这项技术。
我们可以看出，英伟达的人工智能对视频中物体的定位，以及补帧的技能都很强。英伟达还表示，该项技术可以对各种规格的慢动作视频进行优化。实践表明，这项技术也确实适用于对各种规格的视频进行慢速回放时的优化。当然，想要进一步进行 AI 慢放的话，将需要更长的时间去补帧。
目前这项技术还处在实验室阶段，暂时还不会出现在消费市场。该公司仍需大量的优化，消除一些限制，才能让系统做到实时运行。比如首先，研究人员必须训练他们的深度学习系统来处理特定类型的素材。为了获得汽车在水中滑行的慢速视频，他们必须首先用相似的镜头进行训练。另外，这种技术不能产生无限数量的中间帧。没有数据，计算机就不可能预测真实世界物体的运动和行为。不过，英伟达的系统可以产生多达7个中间帧，足以创造不错的慢动作。
从展示的效果来看，这项技术如果落地应用，对于未来影音娱乐将会产生比较大的影响。比如，对于影视行业的朋友而言，视频的后期做起来会更加省事~
也许在不久的将来，手机相机中会出现类似的功能。那样的话，它将可以用来拍摄日常生活中珍贵时刻的视频，并将它们放慢速度，看起来像是电影中的慢动作场景，还能增添悬念，给观者带来更多期待~