Индийские разработчики представили систему, которая умеет создавать короткие видео из размытых изображений. Алгоритм работает на основе сверточных и рекуррентных нейросетей и позволяет превращать артефакты движения на снимках в короткие (до десяти кадров) видео, говорится в препринте на arXiv.org.
При просмотре размытого изображения человек может мысленно достроить картину происходящего. Например, видя фотографию птицы с нечеткими крыльями, можно предположить, что размытие изображения обусловлено артефактами движения крыльев во время получения снимка. Для систем компьютерного зрения эта задача, однако, представляет бóльшую сложность, и большинство известных методов направлены только на удаление артефактов движения и сглаживание кадров.
Ученые из Индийского технологического института под руководством А. Н. Раджагопалана (A. N. Rajagopalan) предположили, что на основе одного размытого изображения можно создать целое короткое видео: то есть восстановить изначальное движение из его артефактов на снимке. Для этого они разработали алгоритм на основе сверточных нейросетей, которые активно применяют для задач, связанных с автоматическим распознаванием изображений, а также рекуррентных нейросетей.
Модель обучается на большом количестве видео, которые разбиваются на кадры. После этого нейросеть ищет такой кадр, артефакты на котором наиболее соответствуют артефактам кадра тренировочной выборки. После этого декодер «восстанавливает» артефакты кадра тренировочной выборки в движение, запечатленное на видео. Внутри модели, таким образом, хранятся данные о возможных восстановленных движениях из каждого доступного в обучающей выборке размытого кадра.
В результате работы нейросеть выдает восстановленные из размытого изображения видео, состоящие из десяти кадров. Разработанный алгоритм, по мнению создателей, сможет в дальнейшем помочь улучшать не только восстановление размытых изображений, но и самих видео.
Избавление от артефактов движения в отдельных кадрах может также улучшить стриминг видео. Пока что для этого используются, в основном, алгоритмы адаптации битрейта в зависимости от скорости видео и его буферизации.
Елизавета Ивтушок
А в командном зачете заняли второе место, уступив команде из Польши
Российские школьники успешно выступили на второй Международной олимпиаде по искусственному интеллекту IOAI-2025, которая проходила с 2 по 9 августа в Пекине. Об этом N + 1 рассказал Александр Гущин, один из тренеров команды. В соревновании принимали участие команды из более чем 60 стран. В индивидуальном зачете российская сборная выиграла восемь наград, из которых шесть золотых — наибольшее количество среди остальных сборных. Победителями стали Михаил Вершинин, Матвей Беляев, Тимур Гарифуллин, Данис Динмухаметов, Андрей Хлопотных и Олег Дроканов. Кроме того, Артем Мазур получил серебряную медаль, а Константин Сигалов — бронзовую. В командном соревновании российская команда стала второй, набрав 212,2 балла и обойдя 80 других команд со всего мира. На первом месте оказалась команда из Польши с результатом 212,3 балла. Подготовкой сборной занимались преподаватели Центрального университета и ведущие эксперты в области искусственного интеллекта из российских и международных компаний. Основные тренеры: Александр Гущин, Татьяна Гайнцева, Сергей Арефьев, Ильсеяр Алимова и Илья Осокин.