NVIDIA, video in slow motion da riprese tradizionali grazie all'IA

Per ottenere un video in slow-motion serve un numero molto sostenuto di fotogrammi al secondo: più vogliamo rallentare la ripresa rispetto all'originale, infatti, maggiore diventa il numero di fotogrammi necessario per creare l'effetto in maniera fluida. Con una frequenza insoddisfacente per i fotogrammi il video realizzato non è piacevole, fino a che il movimento non diventa troppo seghettato al punto da essere inguardabile. NVIDIA ha cercato di trovare una soluzione al problema, riuscendo a sfruttare l'intelligenza artificiale e il machine learning per creare i fotogrammi aggiuntivi che servono per ottenere una registrazione fluida anche con rallentamenti evidenti.

Una nuova ricerca del produttore di schede video utilizza il machine learning per convertire video da 30 fps in slow-motion da 240 fps con un risultato effettivamente molto convincente. In sostanza il sistema di intelligenza artificiale utilizza due fotogrammi vicini per creare quelli intermedi "seguendo" il movimento naturale degli oggetti fotogramma per fotogramma. La tecnologia consente naturalmente di effettuare anche video slow-motion estremi partendo da registrazioni già realizzate con un alto numero di fotogrammi al secondo.

Lo studio di NVIDIA potrebbe offrire dei vantaggi in ambito consumer, ad esempio per applicare l'effetto sulle riprese tradizionali effettuate con uno smartphone, anche se ha bisogno di un lavoro aggiuntivo da parte di un professionista per poter essere sfruttato su video commerciali di qualità. Uno dei vantaggi sui dispositivi mobile è l'abilitazione dello slow-motion senza pesare troppo sullo spazio di storage. Di seguito riportiamo la riflessione dei tecnici al lavoro sul progetto:

"Anche se è possibile registrare video a 240 fps sullo smartphone, produrre video ad alto frame rate è poco pratico visto che richiede grosse memorie e una potenza di calcolo molto elevata per un dispositivo mobile. Per queste ragioni e per molte altre è molto interessante l'approccio secondo cui riuscire a generare video slow-motion di alta qualità da video già esistenti".

L'approccio di NVIDIA ha però alcuni limiti, e fra quelli più evidenti c'è la necessità di "insegnare" all'algoritmo di deep learning come gestire ogni singola e specifica tipologia di elemento da "rallentare". Per farlo con una macchina in sbandata (l'esempio che possiamo vedere nel video), i tecnici hanno dovuto allenare il software con procedure che non sono alla portata di tutti i tipi di utenti. Il sistema inoltre non è capace di produrre un numero di frame intermedi illimitato, quindi senza dati di qualità il risultato finale potrebbe non essere efficace, con il sistema che potrebbe non intuire come gestire il movimento fra due o più elementi che si incontrano.

La tecnica del produttore è capace di generare fino ad un massimo di sette fotogrammi intermedi, più che soddisfacenti per creare uno slow-motion convincente e piuttosto "rallentato". La tecnologia di NVIDIA sembra inoltre più veloce e indubbiamente più rapida dei sistemi utilizzati oggi professionalmente per la realizzazione di slow-motion "fake", e grazie a questa caratteristica potremmo vederla implementata presto su smartphone, una volta che verrà resa disponibile per il grande pubblico.