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近来，由蚂蚁技能研讨院交互智能实验室打造的最新视频处理算法CoDeF，在全球开源渠道GitHub上热度飙升，发布仅一周时刻就在GitHub盛行趋势榜单上的Python言语分类中冲到了榜首。
据悉，CoDeF是一项实在时、强细节、高保真的视频处理技能，用于完结视频风格搬迁使命。
近年来，跟着以图画生成、图画编辑等使命为代表的视觉内容生成范畴获得突破性开展，视觉生成正向着视频方向开展。特别是实在使用场景下，人们对视频的实时性、流畅性、保真度等方面提出了更加高的要求。现在的干流算法多受限于生成视频时序一致性较差的问题，导致其生成效果无法直接在实在场景中使用。
为了处理这一问题，技能研讨院的研讨员们提出了一种全新的处理思路——将视频处理简化为图画处理。
产品说明
近来，由蚂蚁技能研讨院交互智能实验室打造的最新视频处理算法CoDeF，在全球开源渠道GitHub上热度飙升，发布仅一周时刻就在GitHub盛行趋势榜单上的Python言语分类中冲到了榜首。 据悉，CoDeF是一项实在时、强细节、高保真的视频处理技能，用于完结视频风格搬迁使命。
近年来，跟着以图画生成、图画编辑等使命为代表的视觉内容生成范畴获得突破性开展，视觉生成正向着视频方向开展。特别是实在使用场景下，人们对视频的实时性、流畅性、保真度等方面提出了更加高的要求。现在的干流算法多受限于生成视频时序一致性较差的问题，导致其生成效果无法直接在实在场景中使用。 为了处理这一问题，技能研讨院的研讨员们提出了一种全新的处理思路——将视频处理简化为图画处理。 具体来说，将视频表明为一个2D内容标准场（canonical content field）和一个3D时刻形变场（temporal deformation field），其间内容标准场担任整合一段视频中包含的一切纹路信息，而时刻形变场则担任建模视频里的动态信息。换言之，每一帧视频都使用这个形变场对内容标准场所编码的的标准图画（canonical image）进行变形，就能恢复出该帧图画。
该技能在GitHub发布并开源后，不仅在技能圈影响广泛，在Twitter渠道也“火”出了圈。不少Twitter网友直呼“不敢相信！”、“这是一个巨大的腾跃！”，还有人说“只需给它一年时刻，就能被用在电影制造上了”。
自2021年建立以来，蚂蚁技能研讨院一向努力做有用、有想象力的科研。面向数字化、智能化未来，瞄准国际科学技能前沿，推动要害核心技能攻关。 其间，交互智能实验室首要聚集计算机视觉和自然言语处理方向的根底模型研讨，开发通用AI算法架构，包含内容生成、多模态了解、数字化、人机交互等要害技能。 上一篇：玻璃包边价格 下一篇：智能悬浮门有哪些优势 智能悬浮门优势特色【详解】 |
