Терең білім беру хабар таратуды қалай өзгертуі мүмкін

Телерадио компаниялары мен киностудиялар біздің теледидарларымыз бен кинотеатрларымызға киноиндустрияның жаңа буынын әкелу үшін заманауи технологияның кең мүмкіндіктерін зерттей бастады. Жасанды интеллект, машиналық оқыту және терең оқыту - бұл бейнелерді жасау мен өңдеудің революциялық жаңа мүмкіндіктері туралы уәдемен бейне басшыларын қызықтыратын танымал сөздер.

Терең оқыту, атап айтқанда, бейне индустриясы үшін жаңа шекара болып табылады, бұл бейне кәсіпқойына бұрын бірнеше аптаға созылған жұмыстың бәрін автоматты түрде орындауға мүмкіндік береді, сондай-ақ мүлде мүмкін болмайтын кейбір нәрселерді жасауға мүмкіндік береді. Терең оқытудың басқа машиналық оқыту алгоритмдерінен айырмашылығы неде? Оның теледидар мен кино үшін практикалық қолдануы қандай? Ғылым және оның бизнес нәтижелері дегеніміз не?

Жасанды интеллект, машиналық оқыту және терең оқыту

Жасанды интеллект - бұл компьютерді интеллектке ие етіп көрсету әрекеті. Компьютерге нақты жағдайда не істеу керектігін айтуға болады, бұл жағдайда ол ештеңені үйренбеген. Машиналық оқыту компьютерге белгілі бір тапсырмаларды орындауды үйренуге мүмкіндік береді. Мұны істеудің көптеген әдістері бар және олардың барлығы дерлік сынақ және қателер процесі арқылы параметрлерді үнемі өзгерте отырып, компьютерге сүйенеді. Мұны істеудің күрделі әдістерінің бірі - биологиялық мидың нейрондарын имитациялау. Бұл жасанды миларды немесе нейрондық желілерді күрделірек еткенде, біз терең білімге ие боламыз.

Терең оқыту компьютерге бейне кадрындағы пикселдер сияқты енгізу сияқты күрделі нәрсені қабылдауға және бейнеден жаңа, өзгертілген кадрдағы барлық пикселдер сияқты күрделі нәрсені шығаруға мүмкіндік береді. Мысалы, олар кіріс ретінде қажетсіз дәндері бар кадрларды және таза кадрлармен салыстырғанда оның шығысын көрсетуі мүмкін. Сынақ пен қателік арқылы ол кірістен астықты алуды үйренеді. Ол арқылы көбірек кескіндер өткен сайын, ол бұрын-соңды көрсетілмеген суреттер үшін де солай істеуді үйренуі мүмкін.

  • Ең жақсы үлкен экранды теледидарларды осы жерден табыңыз

Терең оқытудың алғашқы әсерлі қолданылуы Google нейрондық желіні Go ойынын ойнауға үйреткенде болды, бұл әйгілі қиын және күрделі үстел ойыны. Ойын адамның өміршең қарсылас құруға нұсқауы үшін тым күрделі және бір нейрондық желі деңгейі ешқашан жеткіліксіз. Терең білім алу мүмкіндігі туды.

Терең оқыту кең ауқымды басқа тапсырмалар үшін қолданылады. Ол жасалған сөйлеуді адам сөйлеуімен сәйкестендіру үшін пайдаланылады, сондықтан мәтінді сөйлеуге арналған бағдарлама табиғирақ естіледі. Осыған ұқсас тапсырмаларда ол компьютерден бір тілден екінші тілге аударуды үйретуді қолданды. Бірнеше компания жұмыс істеп жатқан өзін-өзі басқаратын көлік терең біліммен басқарылады. Маркетинг бөлімдері оны сатып алушылардың әдеттерін зерттеу және тұтынушының өзін қалай ұстайтыны және қандай стратегияларға жақсы жауап беретіні туралы ойлау үшін пайдаланады. Цифрлық ассистенттер оны біз оларға қойылатын сұрауларды жақсы түсіну үшін пайдаланады.

Қызық болуы мүмкін:  2019 жылы AMD: шағын пакеттердегі үлкен заттар

Теледидар мен кино үшін терең оқыту

Бейне жасау, өңдеу және каталогтау салаларында терең оқыту технологиясын қолданудың көптеген мүмкіндіктері бар. Бірақ технология қайталанатын тапсырмаларды автоматтандырумен шектелмейді; ол сонымен қатар шығармашылық процесті жақсарта алады, бейне сапасын жақсартады және көптеген студиялар сақтайтын ауқымды бейне мұрағатын сақтауға көмектеседі.

Бейне өңдеуді генерациялау және

Warner Bros. Жақында «Әділет лигасының» қайта түсіріліміне 25 миллион доллар жұмсауға тура келді және бұл ақшаның бір бөлігі жұлдызды Генри Кэвилл бір-біріне сәйкес келетін міндеттемелерге байланысты қырынуға қабілетсіз болып өскен цифрлық мұртты кетіруге жұмсалды. Бұл жай ғана Әділет лигасы емес – кез келген фильмнің пост-продакшн кезеңі көп уақыт пен шығынды талап етеді. Терең оқыту осы тапсырмалардың түрі үшін ойын өзгертетін болады.

Flo сияқты тұтынушы деңгейіндегі, пайдалану оңай шешімдер ондағы қажет нәрсені сипаттайтын бейнені автоматты түрде жасау үшін терең оқытуды пайдалануға мүмкіндік береді. Бағдарламалық құрал кітапханаңыздан сәйкес бейнелерді тауып, оларды автоматты түрде бірге өңдейді.

Google-де бейненің алдыңғы және фонын автоматты түрде ажырата алатын нейрондық желі бар. Бұрын жасыл экранды қажет ететін нәрсені енді арнайы жабдықсыз жасауға болады.

Deepfakes соңғы кездері жаңалықтарды жиі кездестірді - бір адамның бет-әлпетін екіншісіне түсіргенде, сол сияқты Мона Лиза сияқты қимылсыз картиналарға қозғалысты қолданатын терең портреттер. Бұл технологияны арнайы эффектілерде қолданудың әлеуеті кең.

Мысалы, Генри Кавиллді жанкүйерлермен дауға айналдырған Warner Bros-тегі мұрт мәселесі. Кэвилге «Миссия: мүмкін емес: құлдырау» үшін мұртты өсіру керек болды және сонымен бірге Әділет лигасына қайта түсіру керек болды. Fallout үшін Cavill мұрты, бірақ сіз таза қырынған Супермен болуыңыз керек. Ол мұртын ұстауды таңдады, сондықтан Әділет лигасының редакциялау тобы ол қайта түсірген әрбір көрініс үшін түкті еріндерді цифрлық түрде алып тастауға мәжбүр болды.

Өкінішке орай, мұны жанкүйерлер байқап, әбігерге түсті. Егер үйден жұмыс істеуге әуесқойлар Николас Кейджді бұрын-соңды көрмеген фильмдерге түсіре алса, онда Warner Bros. Генри Кавиллді ескірек кадрлармен алмастыру арқылы қанша уақыт пен ақшаны үнемдегенін ғана болжауға болады.

Қалпына келтіру бейне

Лос-Анджелес кино және теледидар мұрағатының мәліметтері бойынша, 1950 жылға дейін түсірілген фильмдердің жартысына жуығы жоғалып кеткен. Ең сорақысы, бар классикалық фильм басып шығаруларының 90% нашар күйде. Бұл фильмдерді қалпына келтіру процесі ұзақ, жалықтырады және қымбат. Бұл терең білім үлкен өзгеріс әкелетін сала.

Қара және ақ кадрларды бояу процесі әрқашан ұзақ болды. Фильмде кадрлардың мыңдаған кадрлары бар және олардың әрқайсысын бояу көп уақытты алады. Тіпті жетілдірілген құралдармен де бұл процесті автоматтандыруға болады. NVIDIA технологиясының арқасында терең оқыту суретшіден сахнаның бір кадрын бояуды талап ететін құралдардың көмегімен процесті күрт жылдамдатуы мүмкін. Сол жерден терең оқыту желісі қалғанын автоматты түрде өңдейді.

Бұрын шоуды тоқтату мәселесі бейнеде жоқ немесе бүлінген кадрлар болатын. Сіз көп жылдар бұрын болған нәрсені қайта түсіре алмайсыз.

Қызық болуы мүмкін:  2024 жылғы ең жақсы фитнес білезіктер

Фильмнің бұл түрін қалпына келтіру бұрын жетіспейтін кадрларды өңдеуді білдіреді. Енді Google оны өзгерту мақсатымен терең оқыту желілері. Олар бастапқы және соңғы кадр негізінде сахнаның бір бөлігін іс жүзінде қайта жасай алатын технологияны әзірледі.

Бетті/объектіні тану

Бейнедегі әрбір адамның бет-әлпетін анықтау арқылы терең оқыту бейне жинақтарын жылдам жіктеуге мүмкіндік береді. Мысалы, белгілі бір орындаушы бар кез келген клипті немесе фильмді іздеуге болады. Немесе бейнедегі әрбір актердің нақты уақытын есептеу үшін технологияны пайдалануға болады. Жақында Sky News корольдік үйлену тойындағы танымал тұлғаларды анықтау үшін бет-әлпетті тану мүмкіндігін пайдаланды.

Технология тек бетті анықтаумен ғана шектелмейді; спорттық хабарлар доптың қозғалысын бақылап отыру немесе мақсат сияқты ойынның басқа негізгі элементтерін ашу үшін адамдардың камераларына сүйенеді. Нысандарды тану арқылы AI-мен жұмыс істейтін құралдарды спорттық хабар тарату өндірісін автоматтандыру үшін пайдалануға болады.

Бейне талдау

А Фло может определить, что такое сцена и использовать эти данные для создания видео о все, что вы хотите, что такая же технология может быть использована для сортировки и классификации видео, чтобы сделать его легко найти конкретную кадры просто поиск людей или действия, которые появляются Онда.

Бұл бейнелердің мақсатты аудиторияға жарамды болуын қамтамасыз ету үшін олардан жағымсыз мазмұнды анықтау және жою үшін пайдаланылуы мүмкін. Осыған ұқсас жолмен, ол жаңа бейнелерді адам қызығушылық танытқан ескі бейнелермен сәйкестендіру және оларға ұсыныстардың жекеленген тізімін беру үшін пайдаланылуы мүмкін.

Ағыннан жақсы

Біз 4K ағынына көшкен сайын және теледидар өндірушілері 8K дисплейлерін шығара бастағанда, ағынмен жұмыс істеу бұрынғыдан да көп деректерді пайдаланады. Нашар байланысы бар кез келген адам мәселенің не болуы мүмкін екенін біледі. Интернет қосылымы оның мүмкіндіктерін толық пайдалану үшін өткізу қабілеттілігін өңдей алмаса, жылтыр 4K дисплей утилитасы әлсірейді. Төмен ажыратымдылықтағы кірістен жоғары ажыратымдылықтағы кадрларды қайта жасай алатын нейрондық желілердің арқасында біз жақын арада экрандарымыз мүмкін болатын жоғары ажыратымдылық даңқын пайдалана отырып, интернет арқылы анықтамалық ағындарды ағынмен жібере аламыз.

Болашақ

Фильмді және эфирді үйренудің терең мағынасы бұл болашақта қолданылатын шеттерін тістей бастады. Оның бейнеиндустриядағы болашағы ерекше деп ойлаймын. Дегенмен, барлық жаңа технологиялар сияқты терең оқытудың да кемшіліктері жоқ емес. Deepfakes немесе бұрмалану беттері сияқты, осы технологияның қарқынды дамуынан туындайтын заңды құпиялылық пен сенім мәселелері бар.

Кез келген жаңа технология сияқты, сала бірқатар мәселелерді шешуі керек. Бейне индустриясы мен технологиялық мамандар ертеңгі жаңа қалыпты жағдай қалай көрінуі мүмкін стандарттарды әзірлеу үшін бірігуі керек. Дегенмен, дұрыс көзқараспен элементтерден басқа артықшылықтар қазір елестетуден де көп болады және дыбыстық фильм мен түрлі-түсті пленка пайда болып, оның алдында түсірілген фильм мен телевидениені жаңа деңгейге дейін тереңірек зерттеңіз.

 

Макс Калмыков – БАҚ және ойын-сауық жөніндегі вице-президенті DataArt бойынша.

  • Деректерді визуализациялаудың ең жақсы құралдарын табыңыз
Мақаланы бағалаңыз
Translate »