智能视频无损放大
今天给各位小伙伴们测试了一款可以使视频智能无损放大的软件——TopazVideoAI。
小编在很早之前也有了解过Topaz系列的软件，都是通过人工智能处理的，对小白新手们很适用，由于使用人工智能方面的软件或程序对硬件要求都比较高，因此不方便在虚拟机做实验，只能在真机实验，若同学们感兴趣也可以学习下。
一、简单介绍TopazVideoAI是一款功能强大的视频增强软件，它能够通过人工智能技术对数千个视频进行训练，并结合多个输入视频的帧信息来提高素材的分辨率。该软件可以将视频的分辨率提高到最高8K，同时保持真实的细节和运动一致性。因此，可以说TopazVideoAI是市场上最强大的视频升级软件之一。
二、官网TopazVideoAI(topazlabs.com)
三、演示参数演示操作系统：Windows10
操作系统版本：22H2
系统框架：64位
处理器（CPU）：Intel(R)Core(TM)i7-9700KCPU3.60GHz
内存（RAM）：32GB
显卡（GPU）：NVIDIAGeForceRTX2060SUPER(8GB)
硬盘类型：西数机械2.5英寸500g
软件版本：V3.2.9
演示参数方便大家以供参考
四、开始测试学习视频修复做了2倍和4倍的放大优化，操作也非常简单，小白可以直接上手，先来看看对比效果图
1、效果图对比这是原画质2倍放大后的效果
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
这是原画质4倍放大后的效果图
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
这是原画质2倍和4倍分别放大的效果图
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
2、参数设置在使用2倍放大的过程中，仅设置放大功能和模型选择，便可以得到比较满意的效果
在使用4倍放大的过程中，除了使用2倍放大同样参数外还使用了增强功能
总之，新手小白可以直接无脑上手，非常简单，关于人工智能的程序或软件一般模型都比较重要，后续有机会再介绍吧
五、参数功能1、预设-PRESETS保存右面板中的每一个设置。可以一次将同一预设应用于多个输入视频。
4xslowmotion：4倍慢动作
8xsuperslowmotion：8倍超级慢动作
Autocropstabilization：自动作物稳定
Convertto60fps：转换为60fps
DeinterlacefootageandupscaletoHD：去隔行画面并升级为高清
Upscaleto4K：高端到4K
Upscaleto4kandconvertto60fps：升级到4k，转换到60帧每秒
UpscaletoHDresolution：高档到高清分辨率
2、视频-VIDEO在这里指定你想要的输出大小和FPS。升级或修改FPS会锁定一些过滤器，但您仍然可以修改设置。
视频输出尺寸
视频输出的像素类型
视频输出的帧速率
3、过滤器-FILTERS对输入视频执行的操作。
提示：一开始一次尝试一个。顺序运行多个AI过滤器在计算上是昂贵的，并且偶尔会产生意想不到的结果。
●过滤器-智能稳定
画幅设置
●过滤器-智能运动模糊
●过滤器-智能帧插值
●过滤器-智能增强
视频类型
人工智能模型
参数
●过滤器-智能颗粒
4、输出设置-OUTPUTSETTINGS影响预览和导出的生成
注意：某些编码器可能不支持所有输出视频大小。如果您选择了不支持的编码器，您将在导出的输出旁边看到一条错误消息。
五、下载学习传送门：http://ai95.microsoft-cloud.cn/d/9289114-56558940-021982?p=ai95
（统一访问密码：ai95）持续更新......
智能视频无损放大
今天给各位小伙伴们测试了一款可以使视频智能无损放大的软件——TopazVideoAI。
小编在很早之前也有了解过Topaz系列的软件，都是通过人工智能处理的，对小白新手们很适用，由于使用人工智能方面的软件或程序对硬件要求都比较高，因此不方便在虚拟机做实验，只能在真机实验，若同学们感兴趣也可以学习下。
一、简单介绍
TopazVideoAI是一款功能强大的视频增强软件，它能够通过人工智能技术对数千个视频进行训练，并结合多个输入视频的帧信息来提高素材的分辨率。该软件可以将视频的分辨率提高到最高8K，同时保持真实的细节和运动一致性。因此，可以说TopazVideoAI是市场上最强大的视频升级软件之一。
二、官网
TopazVideoAI(topazlabs.com):
https://www.topazlabs.com/topaz-video-ai
三、演示参数
演示操作系统：Windows10
操作系统版本：22H2
系统框架：64位
处理器（CPU）：Intel(R)Core(TM)i7-9700KCPU3.60GHz
内存（RAM）：32GB
显卡（GPU）：NVIDIAGeForceRTX2060SUPER(8GB)
硬盘类型：西数机械2.5英寸500g
软件版本：V3.2.9
演示参数方便大家以供参考
四、开始测试学习
视频修复做了2倍和4倍的放大优化，操作也非常简单，小白可以直接上手，先来看看对比效果图
1、效果图对比
这是原画质2倍放大后的效果
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
这是原画质4倍放大后的效果图
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
这是原画质2倍和4倍分别放大的效果图
*图片上传可能会被压缩，放大图片可查看细节
2、参数设置
在使用2倍放大的过程中，仅设置放大功能和模型选择，便可以得到比较满意的效果
在使用4倍放大的过程中，除了使用2倍放大同样参数外还使用了增强功能
总之，新手小白可以直接无脑上手，非常简单，关于人工智能的程序或软件一般模型都比较重要，后续有机会再介绍吧
3、视频对比参考
五、参数功能
1、预设-PRESETS
保存右面板中的每一个设置。可以一次将同一预设应用于多个输入视频。
4xslowmotion：4倍慢动作
8xsuperslowmotion：8倍超级慢动作
Autocropstabilization：自动作物稳定
Convertto60fps：转换为60fps
DeinterlacefootageandupscaletoHD：去隔行画面并升级为高清
Upscaleto4K：高端到4K
Upscaleto4kandconvertto60fps：升级到4k，转换到60帧每秒
UpscaletoHDresolution：高档到高清分辨率
2、视频-VIDEO
在这里指定你想要的输出大小和FPS。升级或修改FPS会锁定一些过滤器，但您仍然可以修改设置。
视频输出尺寸
视频输出的像素类型
视频输出的帧速率
3、过滤器-FILTERS
对输入视频执行的操作。
提示：一开始一次尝试一个。顺序运行多个AI过滤器在计算上是昂贵的，并且偶尔会产生意想不到的结果。
●过滤器-智能稳定
画幅设置
●过滤器-智能运动模糊
●过滤器-智能帧插值
●过滤器-智能增强
视频类型
人工智能模型
参数
●过滤器-智能颗粒
4、输出设置-OUTPUTSETTINGS
影响预览和导出的生成
注意：某些编码器可能不支持所有输出视频大小。如果您选择了不支持的编码器，您将在导出的输出旁边看到一条错误消息。
五、下载学习
传送门：http://ai95.microsoft-cloud.cn/d/9289114-56558940-021982?p=ai95
（统一访问密码：ai95）持续更新......
6月人工智能论文推荐
0分享至PromptSpaceOptimizingFew-shotReasoningSuccesswithLargeLanguageModelsPromptengineering是通过提供明确和具体的指令来增强大型语言模型(llm)能力的基本技术。它使LLM能够在各种任务中脱颖而出，例如算术推理、问题回答、摘要、关系提取、机器翻译和情感分析。研究人员一直在积极探索不同的提示工程策略，如思维链(CoT)、零样本思维链(Zero-CoT)和情境学习(In-contextlearning)。但是一个尚未解决的问题是，目前的方法缺乏确定最佳提示的坚实理论基础。为了解决提示工程中的这一问题，论文提出了一种新的、有效的方法——提示空间。ESL-SNNs:AnEvolutionaryStructureLearningStrategyforSpikingNeuralNetworks减少SNN模型大小和计算，同时在训练过程中通过修剪和再生连接的进化过程保持准确性。在推理过程中，Spikingneuralnetworks在功耗和事件驱动特性方面表现出显著的优势。为了充分利用低功耗的优势，进一步提高这些模型的效率，论文探索了在训练后寻找冗余连接的稀疏snn的剪枝方法。在人脑中，神经网络的重新布线过程是高度动态的，而突触连接在大脑发育过程中保持相对稀疏。受此启发，轮文提出了一种高效的SNN进化结构学习(ESL)框架，命名为ESL-SNN，用于从头开始实现稀疏SNN的训练。SegmentAnythinginHighQuality用掩码校正对SAM进行修改可以提高性能，特别是在边缘情况下。SAM代表了一个巨大的飞跃，尽管使用了11亿个掩码进行训练，但SAM的掩码预测质量在许多情况下都存在不足，特别是在处理结构复杂的物体时。论文精心设计重用并保留了SAM的预训练模型权重，同时只引入了最小的额外参数和计算。SpQR:ASparse-QuantizedRepresentationforNear-LosslessLLMWeightCompression通过量化将llm压缩到每个Int4，可以适用于笔记本电脑和移动电话等内存有限的设备，从而实现个性化使用。但是量化到每个参数3-4位通常会导致中等到高的精度损失，特别是对于1-10B参数范围内的较小模型。为了解决这个准确性问题，论文引入了稀疏量化表示(SpQR)，这是一种新的压缩格式和量化技术，首次实现了llm跨模型尺度的近无损压缩，同时达到了与以前方法相似的压缩水平。SpQR的工作原理是识别和隔离导致特别大的量化误差的异常权重，并以更高的精度存储它们，同时将所有其他权重压缩到3-4位。TrackingEverythingEverywhereAllatOnce从视频序列中估计密集和远距离运动的测试时间优化方法。先前的光流或粒子视频跟踪算法通常在有限的时间窗口内运行，难以通过遮挡进行跟踪并保持估计运动轨迹的全局一致性。论文提出了一种完整且全局一致的运动表示，称为OmniMotion，它允许对视频中的每个像素进行准确的全长运动估计。OmniMotion使用准3d规范体积表示视频，并通过本地和规范空间之间的双射执行逐像素跟踪LeveragingLargeLanguageModelsforScalableVectorGraphics-DrivenImageUnderstanding大型语言模型(llm)在自然语言理解和生成方面取得了重大进展。但是它们在计算机视觉方面的潜力在很大程度上仍未被探索。论文介绍了一种新的探索性方法，使llm能够使用可缩放矢量图形(SVG)格式处理图像。通过利用基于xml的SVG表示的文本描述而不是光栅图像，目标是弥合视觉和文本模式之间的差距，允许llm直接理解和操作图像，而不需要参数化的视觉组件TrajectoryFormer:3DObjectTrackingTransformerwithPredictiveTrajectoryHypotheses三维MOT技术在常用的检测跟踪模式下取得了重要进展。但是这些方法仅使用当前帧的检测盒来获得轨迹盒关联结果，这使得跟踪器无法恢复检测器错过的目标。论文提出了一种新的基于点云的3DMOT框架——TrajectoryFormer。MovieFactory:AutomaticMovieCreationfromTextusingLargeGenerativeModelsforLanguageandImagesMovieFactory是一个强大的框架，可以根据自然语言的需求生成电影图片(3072×1280)，电影风格(多场景)和多模态(声音)电影。作为所知的第一个完全自动化的电影生成模型，论文的方法使用户能够使用简单的文本输入创建具有流畅过渡的迷人电影，超越了现有的制作无声视频的方法，这些无声视频仅限于一个中等质量的场景。为了促进这种独特的功能，利用ChatGPT将用户提供的文本扩展为用于电影生成的详细顺序脚本。然后通过视觉生成和音频检索使脚本在视觉和听觉上栩栩如生。DEYOv2:RankFeaturewithGreedyMatchingforEnd-to-EndObjectDetection通过改进对GroundTruth匹配的预测来改进用于目标检测任务的transformer。提出了一种新的目标检测器DEYOv2，它是第一代DEYO(带有YOLO的DETR)模型的改进版本。与其前身类似，DEYOv2采用渐进式推理方法来加速模型训练并提高性能。论文深入研究了一对一匹配在优化中的局限性，并提出了有效的解决方案，如RankFeature和Greedymatching。这种方法使DEYOv2的第三阶段能够在不需要NMS的情况下最大限度地从第一阶段和第二阶段获取信息，实现端到端优化。https://avoid.overfit.cn/post/b4e61ad1dc414676bcad40bc558c892c特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice:Thecontentabove(includingthepicturesandvideosifany)isuploadedandpostedbyauserofNetEaseHao,whichisasocialmediaplatformandonlyprovidesinformationstorageservices.
/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端