Алгоритм, разработанный специалистами компании, превосходит существующие аналоги по качеству итогового видео и скорости обработки исходного ролика. В процессе разработки нейросеть прошла обучение на базе, включающей свыше 11 тысяч замедленных видео, изначально снимавшихся с частотой 240 кадров в секунду. В результате алгоритм научился представлять, как должны выглядеть недостающие 210 кадров для замедления обычного ролика с частотой 30 кадров в секунду.
Небольшой видеоролик, демонстрирующий работу алгоритма и позволяющий сравнить результат с результатом работы аналогичной системы, был опубликован на YouTube-канале компании. Судя по ролику, нейросеть Nvidia также может замедлять ролики, которые изначально были сняты с высокой частотой кадров.
Напомним, в апреле этого года Nvidia показала алгоритм обработки изображений, который способен реалистично заполнять пробелы на фотографиях, возникшие в результате повреждения снимка или в процессе его обработки.