Generative AI Based Spatio Temporal Fusion

ビデオ超解像度のためのgenaiを駆動した空間的融合

Pytorchに基づいて、こちらにインストールしてください

生成AIの最前線を探索して、アップスケーリングとフレーム挿入による高度な空間的融合技術を通じてビデオ品質を向上させ、自動エンコーダー、LSTMネットワーク、最大エントロピー原理を活用します。

導入

このプロジェクトは、生成AI技術を使用して空間的および時間的にビデオ解像度を強化するための新しいアプローチです。自動エンコーダーとLSTMネットワークを活用することにより、このプロジェクトは、高度な分解能のグレースケール画像を補間し、対応するRGB画像から学習してそれらを色付けし、最終的に高忠実度のビデオ超解像度を達成することを目的としています。

ここで最新の安定したリリースをチェックアウトしてください

ここで提案された方法論のビデオデモンストレーションをチェックアウトしてください

研究目的

プロジェクトの主な目標は次のとおりです。

• 新しいフレームを予測および補間するために、空間的に密集したグレースケール画像フレーム間の時間的依存性を学習するため、時間分解能を増加させます。
• グレースケールと対応するRGBイメージフレームの両方を含む空間的に密度の高い音量的にスパルスシーケンスを介して空間的依存性を学習するために、グレースケールフレームの色化バージョンを生成するため、空間解像度を強化します。

データ変換の視覚的表現は次のとおりです。

• トレーニング中：
  • 入力： [Grey-1] [Grey-2, RGB-2] [Grey-3] [Grey-4, RGB-4] ... [Grey-8, RGB-8] [Grey-9] [Grey-10, RGB-10]
  • ターゲット出力： [RGB-1] [RGB-2] [RGB-3] ... [RGB-8] [RGB-9] [RGB-10]
• 推論中：
  • 入力： [Grey-1] [Grey-2] [Grey-3] [Grey-4] ... [Grey-8] [Grey-9] [Grey-10]
  • 予想出力： [RGB-1] [RGB-1.5] [RGB-2] [RGB-2.5] ... [RGB-8.5] [RGB-9] [RGB-9.5] [RGB-10]

リソースリンク

• コード説明
• トラッカーを発行します

貢献を歓迎します！

プロジェクトへの貢献への関心は非常に尊敬されています。協力的な卓越性、あなたの洞察、コードの改善、革新的なアイデアを目指して、高く評価されています。このプロジェクトの不可欠な部分になる方法の詳細については、貢献ガイドラインを確認してください。

謝辞

ビデオスーパー解像度テクノロジーで新境地を開くためにこの旅に出ているすべての貢献者とサポーターに心から感謝します。