Ağır çekim görüntüler oluşturmanın temelinde saniye başına yüksek miktarda kare kaydetmek var. Eğer yeteri kadar kayıt yapamazsanız, videonuzu yavaşlattıkça kesik kesik görünür ve izlenemez hâle gelir. Tabii ki, yapay zekâdan yardım alıp daha fazla kare eklerseniz, işler değişir.
Yonga üreticisi Nvidia’nın yeni araştırması buna yoğunlaşıyor. Derin öğrenme yardımıyla 30 kare/saniye hızındaki bir videoyu 240 kare/saniye hızında ağır çekim videoya dönüştürüyor. İşin özünde yapay zekâ sistemi iki farklı sahneye bakıyor, daha sonra da nesnelerin bir sahneden diğerine geçişteki hareketini izleyerek ara çekimler oluşturuyor. İnsan beyninin yaptığı tarzda bir imgeleme söz konusu olmuyor, ancak mükemmel olmasa da, doğruluğu yüksek sonuçlar elde ediliyor.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
NVIDIA ve Microsoft açık yapay zekâ odaklı güvenlik ittifakında buluştu
Fortnite’a yapay zekâ destekli konuşan karakterler geliyor
Netflix’in üretken yapay zekâ kullandığı yapım sayısı ortaya çıktı
Sundar Pichai, NVIDIA’nın açık yapay zekâ çağrısına katıldı
Christopher Nolan’dan yapay zeka için sert Truva atı uyarısı
Söz konusu sürecin ticari anlamda kullanılmasından önce iyileştirilmesi gerekecek. Ancak gerekli iyileştirmeler yapıldığı takdirde, akıllı telefondaki bir videoya, çekim yapıldıktan sonra bile ağır çekim efekti eklemek mümkün olabilecek.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
Araştırmacılar, konuyla ilgili çalışmalarını açıkladıkları makalede, bir akıllı telefonla saniyede 240 kare hızında videoları çekmenin mümkün olduğunu, ancak her şeyi yüksek çerçeve hızlarıyla çekmenin pek pratik olmadığını söylüyor. Bunun nedeni olarak da daha yüksek belleğin gerekmesi ve sürecin mobil cihazları için yoğun güç tüketimine neden olması gösteriliyor. “Bu gibi nedenlerden dolayı, mevcut videolardan yüksek kaliteli ağır çekim videolar oluşturmak bu yöntemin mükemmel bir kullanım alanı olacaktır.” deniliyor.
Ne var ki, bazı kısıtlamalar mevcut. Öncelikle araştırmacılar özel türdeki çekimleri ilemek için derin öğrenme sistemlerini eğitmek zorunda. Yani, suda patinaj yaparak giden bir otomobilin videosunu yavaşlatmak için öncelikle benzer çekimlerle sistemi eğitmeleri gerekecek. Bu da araştırmanın son kullanıcılara yönelik versiyonunun, hedef videoya ağır çekim efektini uygulamak için kullanılmasını sınırlandıracaktır. Ayrıca dikkat çekmek gerekir ki, bu tür bir teknik sınırsız sayıda ara sahne üretemeyecektir. Veri olmadan, bilgisayarları hareketi ve gerçek dünyadaki nesnelerin davranışlarını tahmin etmesi de imkansız olacaktır. Yine de, Nvidia’nın sistemi saniyede en fazla yedi ara kare üretebiliyor. Bu da düzgün bir ağır çekim video oluşturmak için yeterli görünüyor.
Nvidia’nın tekniği sahte ağır çekim videolar oluşturmak için kullanılan mevcut yöntemlerden daha hızlı ve kolay görünüyor. Yakın gelecekte bu yöntemin akıllı telefonunuzda kullanıldığını görebilirsiniz.
