低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴリズムTecoGANがすごい
3つの要点 ✔️ 低解像から高解像へ変換 ✔️ 時間的に一貫したフレームを生成するために双方向損失関数を採用 ✔️ 超解像度へ変換するTecoGANを提案 Learning Temporal Coherence via Self-Supervision for GAN-based Video Generation Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution (TecoGAN) written by Mengyu Chu, You Xie, Jonas Mayer, Laura Leal-Taixé, Nils Thuerey (Submitted on 23 Nov 2018 (v1), last revised 21 May 2020 (this version, v4)) Comments: Published by arXi
写真の特徴を別の写真に移し替える軽量なアルゴリズム「FastPhotoStyle」をNVIDIAが開発
GPU最大手のNVIDIAが、画像イメージが持つ特徴的な「スタイル」をまったく別の写真に「移植」する「FastPhotoStyle」というアルゴリズムを開発しました。FastPhotoStyleはすでにGitHubで無料で公開されています。 [1802.06474] A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization https://arxiv.org/abs/1802.06474 写真の見た目の特徴を別の写真に移し替える技術は、ディープラーニングを用いたものがすでにいくつか開発されていました。 ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」 - GIGAZINE NVIDIAによると、従来型の技術では加工に高い演算能力が必要とされVGA(64
高層ビルのエレベーターホールには、なぜ階数表示がないのか - 本当は怖いHPC
以前に高橋幸雄先生の授業で聞いて非常に面白いと思ったこと。 オフィスビルとかホテルとか、エレベーターが何基も設置されているビルの場合、エレベーターホールに階数表示が無いことが多い。エレベーターホールで画像検索してみればわかると思う。 これはなぜだろうか。 その理由は、「客がいても、その階を通過することができるようにするため」だ。 基本的に、多数のエレベーターを効率よく動かすのは難しい。工夫された高度なアルゴリズムが使われていることが多い。目標は「客の平均待ち時間を短くする」ことだ。ある階でボタンが押された場合、どのエレベーターがその客を迎えに行くか、という判断が平均待ち時間に大きな影響を与える。難しいアルゴリズムの中で、この点がもっとも重要なところだ。 高層ビルの場合、エレベーターはかなりの速度で走っている。既に客を乗せて走っているエレベーターが他の客を乗せるために停止すると、減速→停止→
手ぶれ補正に画期的な新アルゴリズム登場
これまでの手ぶれ補正に対するアプローチと言えば、レンズや受光部分をぶれないように細かく動かすか、あるいはISO感度を上げるとか、それぐらいしかなかったわけです。ソフトウェア上で処理しようとすると単純なアンシャープマスク程度しかなく、単純に輪郭がはっきりするのみで実用的ではなかった。 ところが今回のマサチューセッツ工科大学とトロント大学の研究成果はすごいです。上記写真を見れば分かるように、左端がもとの手ぶれ写真、真ん中が単純なシャープ、そして右端が今回の新型手ぶれ補正アルゴリズムです。 詳細は以下の通り。 Photo-deblurring Research Debuts at Siggraph Conference - Emerging Technology ソフトウェアベースなので携帯電話などに応用が可能。携帯電話のカメラ特有の軽いボケた感じが改善される可能性大です。 ただし、スローシャッ
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