Generative AI Based Spatio Temporal Fusion
Updated Math, Enhanced
استكشاف طليعة منظمة العفو الدولية من الذكاء الاصطناعى لتعزيز جودة الفيديو من خلال تقنيات الانصهار المكاني المتقدمة من خلال الارتفاع وتواصل الإطار ، والاستفادة من أدوات الترميز التلقائي ، وشبكات LSTM ، ومبدأ الانتروبيا القصوى.
هذا المشروع هو مقاربة جديدة لتعزيز دقة الفيديو من الناحية المكانية والمنزعة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. من خلال الاستفادة من أدوات الرموز التلقائية وشبكات LSTM ، يهدف المشروع إلى استيفاء الصور الرمادية ذات الدقة عالية الدقة وتلوينها عن طريق التعلم من مجموعة مقابلة من صور RGB ، وتحقيقًا في نهاية المطاف في فيديو عالي الدقة.
الأهداف الرئيسية للمشروع هي:
إليك تمثيل مرئي لتحويل البيانات:
[Grey-1] [Grey-2, RGB-2] [Grey-3] [Grey-4, RGB-4] ... [Grey-8, RGB-8] [Grey-9] [Grey-10, RGB-10][RGB-1] [RGB-2] [RGB-3] ... [RGB-8] [RGB-9] [RGB-10][Grey-1] [Grey-2] [Grey-3] [Grey-4] ... [Grey-8] [Grey-9] [Grey-10][RGB-1] [RGB-1.5] [RGB-2] [RGB-2.5] ... [RGB-8.5] [RGB-9] [RGB-9.5] [RGB-10] اهتمامك بالمساهمة في المشروع يحظى باحترام كبير. إن الهدف من التميز التعاوني ورؤيتك وتحسينات الكود والأفكار المبتكرة موضع تقدير كبير. تأكد من التحقق من الإرشادات المساهمة لمزيد من المعلومات حول كيفية أن تصبح جزءًا لا يتجزأ من هذا المشروع.
شكراً جزيلاً لجميع المساهمين والمؤيدين الذين هم في هذه الرحلة لكسر أرضية جديدة في تقنية الفيديو الفائقة.
