巧用视频增强技术,低成本批量生成超高清视频
【摘要】 10 月 27 日晚 20:00,昇腾的算法工程师和资深专家将准时在社区开放麦与大家见面,分享基于昇腾平台的视频修复和增强和视频算法在昇腾 CANN 上的优化实践,并在直播现场为大家答疑解惑,还在等什么!
随着硬件设备的快速迭代和演进,手机、电脑、平板、电视、银幕的分辨率越来越高,超高清视频在人们的生活中越发普遍。
由奢入俭难,习惯了超高清视频之后,人们对低质量视频失去兴趣。数字世界、元宇宙时代超高清内容为王,华为的算法团队在华为自研昇腾 AI 计算软硬件平台上搭建了一套端到端的视频修复和增强方案,并利用昇腾异构计算架构 CANN 对算法的训练和推理进行了优化,能够高效地提升老视频的质量,帮助观众了解历史、回忆过去、重现经典,也能用低成本普惠的 AI 算力对 1080P 内容进行增强,批量产生 4K/8K 超高清内容。
10 月 27 日晚 20:00,昇腾的算法工程师和资深专家将准时在社区开放麦与大家见面,并在直播现场为大家答疑解惑,还在等什么!
分享嘉宾
- 黄伟(昇腾 CANN 算法工程师)
博士毕业于浙江大学,研究方向计算机视觉、视频处理,负责基于昇腾平台的视频算法研发与优化。
- 宋昆鹏(昇腾 CANN 资深专家)
长期从事昇腾 AI 基础软件栈和应用研究,对人工智能在公共安全、互联网领域的应用和部署优化有深入了解。
分享内容
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基于昇腾平台的视频修复和增强
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视频算法在昇腾 CANN 上的优化实践
昇腾社区:
https://www.hiascend.com
昇腾视频增强部分开源代码:
https://gitee.com/ascend/ModelZoo-TensorFlow/tree/master/TensorFlow/built-in/cv/Video_enhancement/AscendVideo_EDVR_ID3085_for_Tensorflow
目前,OpenMMLab 的 MMEditing 是在开源社区中对图像和视频的质量恢复以及增强支持最好的算法库之一 ,支持了图像和视频超分辨率、视频插帧、图像修补等多种任务,并提供了性能先进的模型参数。
https://github.com/open-mmlab/mmediting
(欢迎大家试用、star、PR!)
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