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慢动作 没你想象的那么简单

相信大家在各种影视作品中都看到过慢动作特效，比如在刚刚结束的世界杯上就有许多球员进球、射门、身体接触的慢动作回放，通过VAR逐帧回看这些慢动作可以清晰看到一瞬间发生的事情（图1）。

对于电影里的慢动作特效，实际上是借助设备进行高速摄影，比如拍摄速度达到50帧/秒、100帧/秒甚至更高，然后在回放时仍然选择24帧/秒常规速度播放，这就相当于把实际1秒钟拍摄的图像用2秒多到4秒多的时间回放，从而实现慢动作效果。

当然对于普通用户来说，我们没有高速摄影设备，怎么能实现慢动作效果呢？英伟达近日推出了基于cuDNN加速的PyTorch深度学习框架实现任意视频慢动作的技术，通过这个人工智能框架，结合NVIDIA Tesla V100 GPU强大的处理能力，它可以将任意一段视频拉长，从而实现类似电影特效里的慢动作（图2）。

视频拉长的背后——人工智能慢动作技术

通过上面的介绍我们知道，常规的慢动作是将高速摄影的视频低速播放而实现。那么对于普通的视频（已经是低速摄影成品了），英伟达又是怎样实现慢动作效果的呢？

慢动作的核心是将原来的视频拉长而实现慢速效果，但是如果将普通的视频直接使用低速效果播放，实际效果则会变得卡顿，帧与帧之间动作变得不连贯。因此将普通的视频拉长后还要实现平滑的慢动作效果，此时就需要对视频物体进行定位和补帧。

比如一段汽车漂移的视频，如果要实现漂移的慢动作演示，我们首先需要对视频中的汽车进行准确定位，比如精确定位汽车每一秒的漂移位置，这样才可以对汽车后续整个漂移动作进行全程的展示（图3）。……