Все жизненные события человека сегодня находят свое отражение во всемирных сетях и поэтому пользователи уделяют особое внимание качеству контента. Постоянно растущие ожидания зрителей заставляют авторов видеопубликаций улучшать их качество. Для этого удобно пользоваться функционалом искусственных сетей.
Новые системы глубокого обучения позволяют улучшить качество видео с помощью нейросети. Цифровые программы преодолевают ограничения и восстанавливают недостающие детали, что делает их неоценимым ресурсом в мире визуального контента.
Искусственный интеллект – это мощный инструмент, функционал которого способен обновить ролик по заданным параметрам. Улучшить качество видео с помощью нейросети можно онлайн. Ее программный код внедряется в процесс обработки видеоматериала, меняя его характеристики:
Масштабирование видеоконтента - это одна из функций, которую выполняют нейросети. Они преобразуют ролики с низким разрешением в более высокое, поднимая его качество, например, с HD до 4K или 8K. При проведении апскейлинга улучшается резкость и детализация изображения. Повысить визуальное восприятие контента и сделать его более привлекательным для зрителей можно за счет использования фильтров, эффектов и анимации.
Работа нейронных сетей основана на анализе миллиардов изображений и видеороликов, что позволяет им запоминать и применять широкий спектр образцов и структур для улучшения видеоконтента. Это позволяет нейросетям изучить детали и создать более четкое изображение, даже если в оригинале низкое разрешение.
Любой человек может бесплатно использовать online приложения с искусственным интеллектом. Для этого не нужно дорогостоящего оборудования и специальных навыков программирования. Нейросети предоставляют доступные и эффективные средства для повышения качества видеоконтента и обогащения его визуальной привлекательности.
Искусственный интеллект внедрился во все сферы деятельности человека и решает любые вопросы по организации и оптимизации процессов. Улучшить качество видео поможет нейросеть в режиме онлайн. Для этого нужно выбрать модель ИИ и зарегистрироваться в сервисе, если это необходимо для получения доступа к функционалу.
Видео загружается в цифровой ресурс. Перед его отправкой на обработку от пользователя требуется настроить параметры улучшения ролика. Нейронные программы удаляют шумы, увеличивают разрешение и делают изображение более четким.
Процедура обработки контента занимает время, продолжительность которого зависит от размера и качества исходного видеофайла. После ее завершения система предоставляет возможность загрузить улучшенный ролик. Его состояние после обработки нейросетью зависит от исходного состояния видео, используемой модели нейронной сети и параметров обработки.
Разбираясь с вопросом о том, какая нейросеть улучшает качество видео, следует обратить внимание на модели глубокого обучения - генеративно-состязательные (GAN), сверточные нейронные сети (CNN) и другие им подобные архитектуры. В ТОП позиции попали онлайн сервисы: Wisecut, Pixop, Descript, HD Convert и Runway.
Возможности сети Wisecut:
Pixop предоставляет инструменты для автоматического повышения разрешения видео от SD до 4K и 8K. С его помощью можно устранить размытие, артефакты сжатия, улучшить четкость и уменьшить шум. Сервис позволяет выполнять деинтерлейсинг, стабилизацию и другие операции для улучшения видеоконтента.
Descript анализирует голос на видео и клонирует его. Он генерирует субтитры, улучшает звук, удаляет слова-паразиты и повторы, позволяет заменять фон, апскейлить видео до 4K и предоставляет возможность работы в реальном времени для совместной работы команды.
HD Convert апскейлит SD-видео до 4K без потери качества, масштабирует в 16 раз, поддерживает популярные видеоформаты и кодеки, а также работает в облаке без необходимости установки программного обеспечения. Runway меняет фон, удаляет объекты, подавляет шум, генерирует субтитры и апскейлит до 4К.
Одним из способов улучшения качества видеоконтента является использование методов интерполяции. К примеру, нужно сделать из разрешения 1280х720 пикселей разрешение 1920х1080 пикселей. Применение методов интерполяции позволит заполнить новые пиксели в фото, сохраняя при этом плавные естественные переходы между кадрами.
Нейросеть может применить метод бикубической интерполяции, в которой значения новых пикселей определяются на основе окружающих. Для создания плавных переходов требуются сложные математические вычисления.
При выборе нейросети для улучшения видеоконтента рекомендуется обратить внимание на выбор оптимальных параметров обучения модели - размер пакета данных, количество эпох обучения и используемую функцию потерь. Перед применением искусственного интеллекта для обработки ролика, следует сохранить его оригинальную версию, чтобы иметь возможность сравнить контент, а при необходимости воспользоваться другим цифровым сервисом.