人工智能已可用来将历史影像——比如阿波罗登月和 1895 年卢米埃尔兄弟的电影《火车到站》——转换成高分辨率、高帧率的视频，看起来就像是用现代设备拍摄的。罗切斯特大学、东北大学和普渡大学研究人员的研究又进了一步：可以从低帧率、低分辨率的视频中生成高分辨率慢动作视频。
研究人员说，他们构建的框架——时空视频超分辨率(STVSR)——不仅在输出质量上比现有模型更好，而且速度上要快三倍。
这一研究在某些方面刷新了 Nvidia 在 2018 年发表的研究成果，该成果描述了一种可以将慢动作应用于任何视频的人工智能模型——无论视频的帧率如何。类似的高分辨率技术也被应用于视频游戏领域。去年，《最终幻想》的粉丝们使用了一款名为“AI Gigapixel”的软件来提高《最终幻想 7》背景的分辨率。
据研究人员发布的预印论文描述，STVSR 同时学习时间插值（即，在原始帧之间合成不存在的中间视频帧）和空间超分辨率（从对应的参考帧及其相邻支持帧中重建高分辨率帧）。此外，得益于伴随的卷积长短期记忆模型，它能够利用视频上下文和时间对齐来从聚合特征中重建帧。
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