Теги → обработка
Быстрый переход

Немцы разработали технологию высокоточной электротехнической постобработки металлических 3D-моделей

Аддитивная 3D-печать металлических моделей далеко не новость. Но для ряда применений создаваемые на 3D-принтерах изделия требуют соблюдения строжайших норм допуска с точностью до сотых и тысячных долей миллиметра. Популярные технологии аддитивной печати не могут обеспечить подобной точности, отчего моделям требуется сложная постобработка. Немецкие учёные нашли возможность довести модель до ума проще и быстрее.

Oliver Dietze

Oliver Dietze

Разработанный учеными из Саарского университета в Германии инструмент представляет собой нечто типа зонда с головкой-распылителем в нижней части. Головка распыляет электролит из растворённых в воде солей на поверхность металлической модели, которая требуют дополнительной обработки. Одновременно через зонд и головку пропускаются импульсы высокого напряжения. В результате на поверхности обрабатываемой модели начинают происходить электрохимические процессы, снимающие металл слой за слоем.

Настраивая частоту вибрации головки и регулируя длительность и амплитуду импульсов, можно точно регулировать объём снимаемого металла. Технология испытана на 3D-моделях из стали, титана и алюминия. Точность обработки поверхности составила одну тысячную долю миллиметра. Объёмные металлические модели могут быстро обрабатываться до состояния гладкой поверхности с нужным допуском, что обещает сделать аддитивную печать металлических изделий ещё дешевле и лучше.

Европа по-новому: НАСА показало заново обработанные снимки спутника Юпитера с невероятной детализацией

Хорошо, когда есть архивы. Новые методы обработки изображений плюс, возможно, алгоритмы ИИ — и на выходе получается невероятная по детализации картинка, с позиций современных моделей смартфонов снятая едва ли «на картошку». На днях любителей космических пейзажей порадовало НАСА. Агентство выложило невероятные по детализации снимки шестого спутника Юпитера, Европы, извлечённые из архивов конца 90-х годов прошлого века и обработанные по-новому.

Изображение поверхности спутника Юпитера Европы после новой обработки старых снимков

Изображение поверхности Европы после новой обработки старых снимков

Лет шесть назад НАСА уже выкладывало по-новому обработанные снимки поверхности Европы. Фотографии были получены космическим аппаратом «Галилео» ещё в 90-х годах. Эти изображения не раз всплывали в наших новостях и на других сайтах. Но сравните картинку выше ― это заново обработанные снимки «Галилео» (они стали доступны общественности вчера) и прошлое изображение (ниже). Разница в детализации колоссальная.

Оригинальные фотографии поверхности Европы были получены аппаратом «Галилео» с использованием фильтров ближнего инфракрасного, фиолетового и зеленого диапазонов. Затем изображения были наложены друг на друга и обработаны. «Белые пятна» были раскрашены художником или программой, куда же без этого? Но в целом это не отменяет того факта, что мы можем ближе познакомиться с рельефом Европы. Определённо, это пригодится в будущих миссиях Europa Clipper по поиску признаков жизни на этом спутнике Юпитера.

Европа представляется одним из перспективных объектов в Солнечной системе для поиска внеземной жизни. На поверхности спутника были замечены выбросы водяного пара. Предполагается, что под многокилометровым панцирем льда плещется относительно тёплый океан. А где вода, там может быть жизнь, пусть даже в виде микроорганизмов. Через 3–5 лет к Европе будет отправлен космический аппарат по изучению этого небесного тела. Новые детальные изображения поверхности спутника могут помочь в планировании будущих миссий. Наконец, это просто красиво.

NVIDIA представила приложение RTX Voice для подавления постороннего шума в разговорах

В современных реалиях, когда многие из нас работают из дома, становится совершенно очевидно, что многие компьютеры оснащены очень посредственными микрофонами. Но ещё хуже, что у многих дома не хватает тихой обстановки, благоприятной для аудио- и видеоконференций. Для решения данной проблемы компания NVIDIA представила программный инструмент RTX Voice.

Новое приложение не связано с трассировкой лучей, как можно было подумать по названию. Но утилита RTX Voice действительно использует для подавления шума тензорные ядра видеокарт GeForce RTX и технологии искусственного интеллекта. Благодаря этому она способна устранить различные окружающие пользователя шумы, транслируя вашим собеседникам чистый звук вашего голоса.

Предусмотрена у утилиты RTX Voice и вторая функция. Она способна очищать с помощью ИИ не только голос пользователя, передаваемый собеседникам, но и входящие аудиосигналы, прежде чем они будут выведены на динамики или наушники.

Приложение RTX Voice от NVIDIA совместимо со следующими приложениями:

  • OBS Studio
  • XSplit Broadcaster
  • XSplit Gamecaster
  • Twitch Studio
  • Discord
  • Google Chrome
  • WebEx
  • Skype
  • Zoom
  • Slack

При этом NVIDIA отмечает, что пользователи могут сталкиваться со сбоями в работе RTX Voice в четырёх последних приложениях. Всё же в первую очередь данная технология предназначена для игроков и стримеров. Тем не менее, коллеги с ресурса Tom’s Hardware на скорую руку проверили работу нового инструмента NVIDIA, и получили полностью удовлетворивший их результат.

Скачать приложение RTX Voice можно по этой ссылке, а здесь вы найдёте инструкцию по настройкам.

В Adobe Premiere появится функция автоматической подгонки ширины и высоты видео под разные форматы

Чтобы подогнать видео под разные варианты соотношения сторон, придётся потрудиться. Простое изменение настроек проекта с широкоформатного режима на квадратный не даст нужного результата: поэтому придётся вручную перемещать кадры, при необходимости центрировать их, чтобы визуальные эффекты и картинка в целом корректно отображались в новых соотношениях сторон экрана. Такие манипуляции могут занять несколько часов.

Видео в разных форматах

Однако в ближайшее время Adobe Premiere Pro позволит решить эту проблему более элегантно. На Международной конференции по телерадиовещанию (IBC 2019) разработчики видеоредактора презентовали функцию автоматической подгонки видео (Auto Reframe) под форматы с разными размерами и соотношениями сторон. Это позволит существенно сократить время подготовки видео для различных платформ.

Если, например, необходимо подготовить одно и то же видео для YouTube (формат 16:9) и для Instagram (квадратный формат), эту работу на себя возьмёт Auto Reframe. Для этого пользователю достаточно сделать пару манипуляций мышью.

Реализация новой функции стала возможна благодаря Adobe Sensei, движку на основе ИИ и алгоритмов машинного обучения. Sensei анализирует видео и формирует на его основе ключевые кадры — события которые соответствуют определённым моментам времени. Затем при изменении соотношения сторон он уже на основе ключевых кадров перерисовывает все остальные. Пользователь может подправить ключевые кадры, используя инструмент тонкой настройки.

Более того, Auto Reframe выполняет соответствующие преобразования и над текстом, который часто присутствует на видео. Таким образом, время работы над видео сокращается до нескольких минут.

Механизм автоматизации Adobe Sensei внедрён во все продукты Creative Cloud, которые в последнее время всё больше ориентированы на мобильные платформы и социальные сети. Например, недавно компания выпустила бесплатную мобильную версию Premiere Pro под названием Premiere Rush CC. Разработчики, в частности, добавили туда специальные настройки экспорта видео для активных пользователей YouTube, Snapchat, Instagram, Facebook и Twitter.

Auto Reframe появится в Adobe Premiere Pro уже в этом году.

Появилась утилита для удаления движущихся объектов с видео

На сегодняшний день для многих уже не является проблемой удаление мешающего элемента с фотографии. Базовые навыки работы в Photoshop или модные сегодня нейросети могут решить проблему. Однако в случае с видео ситуация осложняется, ведь нужно обработать минимум 24 кадра на одну секунду видео.

pixabay.com

pixabay.com

И вот на Github появилась утилита, которая автоматизирует эти действия, позволяя удалять любые движущиеся объекты с видео. Достаточно просто выделить лишний объект рамкой с помощью курсора, а система сделает всё остальное. Утилита называется незамысловато — video-object-removal. Однако в её основе лежат продвинутые технологии.

Система использует нейросеть, которая обрабатывает видео покадрово, заменяя ненужный объект или человека фоном. Программа может менять до 55 кадров в секунду, достраивая фон на основе окружающего изображения. Хотя при ближайшем рассмотрении становится ясно, что метод удаления объектов далеко не идеален, результаты впечатляют.

На некоторых кадрах видно, что на месте «удалённого» человека остаётся прозрачный или полупрозрачный фантомный след. Дело в том, что система анализирует лишь доступный фон и пока что не всегда адекватно может дорисовывать его. Это зависит от сложности фона — чем он проще и однороднее, тем лучше конечный результат.

Для тестирования использовалась ОС Ubuntu 16.04, Python 3.5, Pytorch 0.4.0, CUDA 8.0, а обработка шла на видеокарте NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. Сами исходники открыты и могут использоваться всеми. При этом отметим, что такая технология может применяться и в злонамеренных целях. Например, чтобы «скрыть» нарушения правил дорожного движения или другие преступления, попавшие на камеры.

Google Фото сможет выравнивать и улучшать фотографии документов

Google упростила задачу фотографирования счетов и других документов на смартфон. Продолжая развитие представленной в прошлом году интеллектуальной функции в Google Фото, предлагающей произвести автоматическую обработку изображений, компания предложила новую возможность «Обрезка и настройка» для снимков печатных документов и текстовых страниц.

Принцип работы очень напоминает реализацию рекомендуемых действий в Google Фото. После фотографирования платформа определит документ и предложит автоматическую коррекцию. Затем открывается новый интерфейс редактирования, оптимизированный для документов, где производится автоматическая обрезка изображения, поворот и цветокоррекция, можно удалить фон и очистить края, чтобы улучшить читаемость.

Как видно на прилагаемом изображении, алгоритм плохо распознаёт строки текста и производит выравнивание, опираясь скорее на края документа, чем на его содержимое.

Подобная функциональность предлагается многими Android-приложениями, включая Microsoft Office Lens — эффективность их работы, естественно, отличается. Тем не менее, очень полезно иметь эту функцию прямо в Google Фото, особенно с учётом того, что быстрое получение квитанций становится всё более востребованным в приложениях и службах.

Новая функция «Обрезка и настройка» появится на устройствах Android на этой неделе в рамках очередного обновления встроенного приложения для управления фотографиями на мобильном устройстве.

Видео: NVIDIA — о преимуществах RTX в 3D-рендеринге, редактировании видео и стриминге

NVIDIA на своём официальном канале опубликовала ряд видеороликов, демонстрирующих преимущества видеокарт NVIDIA серии GeForce RTX для настольных ПК и ноутбуков в различных профессиональных задачах, включая 3D-визуализацию, монтаж видео и потоковое вещание.

Например, первое видео демонстрирует существенное ускорение трассировки лучей в Autodesk Arnold — стандартном рендерере Maya (доступен также для 3DS Max), созданном изначально с прицелом на CPU. Просто на центральном процессоре процесс визуализации занимает приличное время, но за счёт применения GPU-визуализации и технологии Optix Denoiser достижение приемлемого для предварительного просмотра результата многократно ускоряется, что может оказать огромную помощь специалистам, работающим с 3D-графикой и анимацией:

На втором ролике NVIDIA рассказала, как ускорители GeForce RTX позволяют упростить жизнь профессиональным видеографам. Новые видеокарты позволяют превратить редактирование тяжёлых RAW-файлов в форматах 8K и 6K REDCODE, записываемых на видеокамеры RED, в сносную задачу. При монтаже можно работать с файлами 8K RAW напрямую, без предварительного кеширования или создания прокси-файлов в пониженном разрешении. Компания обещает ускорение в обработке видео в Adobe Premiere Pro CC до 8 раз по сравнению с интегрированной графикой. Наконец, в Premiere Pro добавлено GPU-ускорение для редактирования круговых 360-градусных видео.

Также NVIDIA переработала в ускорителях GeForce RTX блок кодирования видео NVENC. Теперь благодаря появлению оптимизированной под ускорители GeForce версии популярного потокового ПО Open Broadcaster Software (OBS) можно достичь профессионального качества трансляций на одиночной системе или ноутбуке с видеокартами RTX там, где прежде требовалось два ПК.

Как отмечает компания, обычная версия OBS в режиме x264 Fast снижает частоту кадров в игре на 35 %, в режиме x264 Very Fast. При этом новая версия ПО, обещанная к выходу в конце месяца, предложит качество кодирования в x264 на заметно более высоком уровне (сопоставимом с x264 Normal) при падении частоты кадров лишь на 4 %.

Wondershare PDFelement — мощный инструмент для работы с PDF-файлами со скидкой 20 % до 15 июля

Всем хорош разработанный компанией Adobe Systems межплатформенный формат электронных документов Portable Document Format (PDF), только вот вносить в него правки и конвертировать в другие форматы — та ещё задача, довольно часто сталкиваться с которой приходится как рядовым, так и корпоративным пользователям. Многие из них хотели бы иметь под рукой инструмент, позволяющий комфортно работать с файлами PDF и предоставляющий такую же простоту и удобство редактирования документов, как популярный Microsoft Word.

На рынке представлено немало программных продуктов, предназначенных для работы с документами формата PDF. К числу таких решений относятся широко востребованные в бизнес-среде Adobe Acrobat и PDF Expert. Однако они стоят очень дорого, а их раздутый набор функций существенно затрудняет и замедляет работу пользователей. К тому же, упомянутые приложения используют различные механизмы обработки контента и преобразования PDF-документов в редактируемый формат, что приводит к проблемам совместимости, форматирования и последующего редактирования файлов в Microsoft Office.

Оптимальным решением в данном случае является разработанная компанией Wondershare программа PDFelement, представляющая собой доступный и исключительно простой в использовании инструмент для редактирования PDF-файлов с оптимальным набором функциональных возможностей. PDFelement позволяет работать с PDF легко и эффективно, как с обычными текстовыми документами формата Microsoft Word.

Преобразовывайте бумажные документы в редактируемый PDF-формат

PDFelement позволяет просто и быстро конвертировать различные документы и в редактируемый файл PDF с сохранением исходной структуры документа, включая форматирование, гиперссылки, адреса электронной почты, а также колонтитулы, подписи к картинкам и диаграммам, номера страниц и сноски. Благодаря встроенной системе оптического распознавания текста (OCR — Optical Character Recognition) PDFelement позволяет работать с отсканированными и сфотографированными изображениями документов в формате PDF. При открывании таких файлов программа автоматически добавляет к ним текстовый слой, позволяя копировать содержимое и осуществлять по нему поиск. Задействованные в программе OCR-технологии поддерживают 29 языков распознавания.

Редактируйте PDF-документы

PDFelement позволяет перемещать страницы внутри документа, добавлять или удалять их, редактировать текст, копировать картинки или фрагменты текста из PDF-файла в другие приложения, оставлять комментарии в документе. Приложение позволяет выполнять рецензирование и согласование PDF-документов, а также предлагает полный набор функций для их защиты от несанкционированного доступа и изменений.

Интеллектуальное форматирование текста

Изменяйте или добавляйте контент как пожелаете без изменения оригинальной раскладки страницы. Фирменная функция Line Mode и технология интеллектуального распознания параграфов обеспечивают при добавлении нового текста в абзац или нового элемента в маркированный список автоматическое подстраивание и форматирование существующих параграфов.

Преобразование PDF в форматы Office

PDFelement позволяет легко преобразовывать PDF в популярные форматы Microsoft Word, Excel, PowerPoint и другие. При этом исходная структура и форматирование документа сохраняются.

Создание и заполнение форм

Сильной стороной приложения являются функции автоматизированной обработки заполняемых форм в PDF-документах. PDFelement позволяет не только создавать PDF-файлы с редактируемыми формами для ввода данных, но и извлекать информацию из заполненных форм и сохранять её в файле формата Excel. Эти функциональные возможности играют важную роль в корпоративной среде: от сохранения правового содержания или содействия обмену маркетинговым контентом внутри торговых организаций до использования форм PDF для эффективного ввода данных о клиентах и внутренних корпоративных сведений. С помощью PDFelement не составит труда оперативно заполнить отсканированную анкету и преобразовать таблицы из отчёта PDF в формат Excel.

Wondershare PDFelement — это мощный и в то же время простой в использовании инструмент для работы с PDF-файлами. В отличие от имеющихся на рынке альтернативных решений только PDFelement предлагает:

  • возможность работы как в окружении Windows, так и в macOS;
  • богатые функциональные возможности и инструменты для редактирования, конвертирования, просмотра, защиты, подписания и сравнения файлов PDF за всего лишь долю цены Adobe Acrobat;
  • простое лицензирование и развёртывание  бессрочная лицензия позволяет экономить время и деньги на управлении лицензированием, развёртывании копий продукта в организации, обновлении и модернизации ПО;
  • поддержку клиентов 24 часа 7 дней в неделю, электронные учебники по работе с PDFelement и оперативную связь с сообществом пользователей продукта.

Оставьте трудности редактирования PDF позади. Вы можете выбрать одну из двух версий PDFelement: 6 или 6 Pro. Если вам необходимые такие функции, как распознавание текста и возможность преобразования сканированных документов в редактируемый текст, попробуйте PDFelement 6 Pro бесплатно. Для тех, кто хочет сэкономить, компания-разработчик предлагает 20-процентную скидку на полнофункциональные версии PDFelement 6 Professional for Windows и PDFelement 6 Professional for Mac. Предложение действительно до 15 июля.

ИИ-алгоритм Facebook буквально раскрывает людям глаза

Существует множество вариантов манипуляций с фотографиями, призванных сделать портреты лучше: подавление эффектов красных глаз, бликов объектива, недостатков кожи и так далее. Но до сих пор моргание оставалось одним из главных врагов хороших снимков. Это может измениться благодаря интеллектуальному алгоритму, созданному специалистами Facebook: он убедительно заменяет закрытые глаза людей открытыми.

Это далеко не единственный пример «умного дорисовывания», когда ИИ заполняет выбранное пространство, ориентируясь на окружение. Adobe, например, уже годами развивает функции заполнения области с учётом контекста или интеллектуального сжатия и растяжения картинок, когда части изображения (например, лишняя ветвь или облако) реалистично заполняются частями окружения.

Но всё же «интеллектуальная заливка» Adobe не способна достойно ретушировать множество вещей, в том числе не умеет заменять закрытые глаза открытыми: до сих пор это казалось слишком уж сложной задачей для автоматики. Facebook, в базе которой, вероятно, больше фотографий моргающих людей, чем у любой другой компании, решила взяться за эту проблему.

Речь идёт об использовании самообучающейся нейронной сети Generative Adversarial Network. Одна часть этой сети учится распознавать открытые глаза людей. А другая — заменяет закрытые глаза открытыми, и на основе отклика от системы распознавания добивается всё более и более высокой реалистичности работы ИИ-алгоритма. Ориентируясь на изображения-образцы, алгоритм добивается ещё большей реалистичности.

Слева направо: изображения-образцы, исходные фото, обработка алгоритмом Photoshop, метод Facebook

Слева направо: изображения-образцы, исходные фото, обработка алгоритмом Photoshop, метод Facebook

Результаты, как видно, вполне достоверны: нет несогласования цветов или очевидных мест вклейки. При проверке алгоритма в половине случаев люди ошибочно принимали фальшивые фотографии с открытыми глазами за настоящие, или не могли уверенно определить подвох. Если присмотреться, то в большинстве примеров видно, что с глазами и ресницами у людей что-то не то, но беглый взгляд легко может не увидеть проблемы.

В некоторых ситуациях алгоритм создаёт странные артефакты: например, когда глаза человека частично закрыты волосами или когда не выходит точно воссоздать цвет. Но всё это в перспективе может быть преодолено. Подобную технологию вполне можно представить в повседневном будущем: пользователь хочет улучшить групповое фото, и указывает алгоритму человека, которому следует «открыть глаза», ориентируясь на другие его снимки. Вполне полезная функция для пользователей Facebook, не правда ли?

ILM наглядно показала вклад графических дизайнеров в картину «Звёздные войны: Последние джедаи»

Современное голливудское кино в жанре Sci-Fi зачастую переполнено красочными спецэффектами, которые заставляют зрителя восторгаться происходящим на экране даже при откровенно слабой сюжетной линии. Кинолентам, затраты на визуальное оформление которых исчисляются десятками миллионов долларов, гарантирован успех в прокате. Да, наблюдать за битвой гигантских роботов из саги про трансформеров к пятой части блокбастера было скучно, а второстепенность живых актёров убила и без того откровенно недоработанный сценарий. Однако все пять «Трансформеров» оказались коммерчески успешными: каждая часть не просто окупилась, а принесла своим создателям от $385 до $900 млн при средних затратах в $200 млн на серию.  

planetoftheapes.wikia.com

planetoftheapes.wikia.com

www.forbes.com

www.forbes.com

Самой желанной наградой для режиссёра, сделавшего упор в своём фильме на визуальную составляющую, всегда была и остаётся кинопремия Оскар. В этому году в числе номинантов на Оскар за «Лучшие визуальные эффекты» оказались картины «Бегущий по лезвию 2049», «Стражи галактики. Часть 2», «Планета обезьян: Война», «Конг: Остров черепа» и «Звёздные войны: Последние джедаи». Именно фильм о вселенной, созданной Джорджем Лукасом (George Lucas) —  автором франшизы, а также режиссёром четырёх из восьми фильмов о противостоянии джедаев и ситхов —  называют главным претендентом на золотую статуэтку. 

twitter.com/

twitter.com/

«Звёздные войны: Последние джедаи» действительно создают впечатление «визуальной бомбы» благодаря невероятным по своим масштабам сценам с использованием передовой компьютерной графики. Не менее любопытным выглядит и сам съёмочный процесс таких картин, ведь для актёров и команды, работающей над фильмом, все динамичные баталии разворачиваются на фоне статического зелёного полотна. Чтобы осознать масштабы проделанной 3D-аниматорами, художниками по текстурам и визуализаторами работы студия ILMVisualFX опубликовала любопытное закулисное видео, призванное напомнить о значимости данных профессий для современного кинематографа. Оба ролика посвящены фильму «Звёздные войны: Последние джедаи». 

В клипах наглядно и доступно показывается процесс преобразования отснятого на площадке с актёрами материала и доведение картинки до готовности посредством тщательной компьютерной обработки. 

Qualcomm показала высокоэффективную камеру с датчиком глубины

Двойные камеры уже так устарели, не правда ли? По крайней мере, Qualcomm готовится к развёртыванию камер нового поколения для экосистемы Android. Компания добавила три новых модуля в свою программу Spectra Module, позволяющую производителям использовать готовые системы камер в своих продуктах. Речь идёт о фронтальном сканере радужной оболочки глаза, системе машинного зрения начального уровня и системе машинного зрения высшего качества. Последние две предлагают пассивные и активные технологии чувствительности к глубине, соответственно, опирающиеся на переработанную архитектуру процессора цифровой обработки сигнала (ISP) Spectra второго поколения.

Среди трёх новых модулей, конечно, наиболее интересна продвинутая система машинного зрения. Решение способно активно отслеживать изменения глубины картинки с помощью инфракрасного источника света, инфракрасной камеры и 16-Мп (или 20-Мп, в зависимости от конфигурации) камеры. Лампа излучает свет, создающий точечный шаблон (используется особый фильтр), а инфракрасная камера считывает эту структуру. Затем процессор анализирует искривление точек на поверхности объектов и расстояние между точками, создавая на основании этого довольно точную карту глубины. Благодаря применению инфракрасного освещения система может работать и в темноте.

Во время недавней презентации в Нью-Йорке представители Qualcomm показали журналистам приведённое видео. Судя по нему, система довольно точно способна в реальном времени создавать объёмную картинку. В примере показывалась съёмка рук сверху при игре на пианино. Новая технология позволяла изменять ракурс и видеть ту же игру под другими углами на основе расчётов. Модуль создаёт картинку, задействуя 10 тысяч точек, и способен отличать расстояние между соседними точками от 0,125 мм, создавая, таким образом, весьма детализированную карту глубины, на относительно близком расстоянии.

Qualcomm считает, что в перспективе технологии оценки глубины изображения будут играть всё большую роль в мобильной электронике. И это действительно так, ведь вариантов применения таких возможностей масса. Наиболее распространённый — искусственное создание «портретного» эффекта малой глубины резкости на фотографиях. Также технология может применяться для точного определения лиц, распознавания и идентификации, реконструкции 3D-объектов, более точной дополненной реальности, картографии и так далее.

Другие два анонсированных Qualcomm модуля тоже полезны. Система машинного зрения начального уровня позволяет добиваться в бюджетных аппаратах тех же возможностей, хотя с меньшей точностью. Вдобавок, по словам производителя, она потребляет больше энергии по сравнению с флагманской. Модуль же идентификации по радужной оболочке глаза способен работать даже когда пользователь в солнцезащитных очках — представители компании продемонстрировали это журналистам на практике во время презентации.

К сожалению, пока не вполне ясно, когда новые камеры Qualcomm появятся в реальных устройствах, но компания обещает, что такие модули станут частью её новой мобильной платформы. Так что ждём анонса следующих однокристальных систем, оснащённых процессорами Spectra второго поколения. До появления же рыночных продуктов пройдёт, вероятно, ещё не менее года.

Специалисты из Сколково предложили устранять шумы на фото при помощи нейросети

Команда специалистов из Сколковского института науки и технологий под руководством профессора Стаматиоса Лефкиммиатиса (Stamatios Lefkimmiatis) достигла успеха в вопросе эффективного подавления шумов на изображениях. По словам сколковских инноваторов, ими был найден уникальный метод, который превосходит в качественном аспекте все известные и доступные аналоги.

sk.ru

sk.ru

В основе методики устранения шумов лежат нейронные сети. За счёт реализованного в программном обеспечении алгоритма для их глубинного обучения учёные добились максимальной результативности при обработке снимков. Приоритетной задачей для господина Лефкиммиатиса и его группы при написании ПО значилось сохранение присущих любой фотографии аутентичных нюансов, которых они лишались вместе с шумами. 

Нейронная сеть из Сколково справится с удалением шумов и не исказит при этом характерные для изображения детали как на чёрно-белых фотографиях, так и снимках в цвете. При этом она способна даже выявлять и учитывать такую особенность, как идентичные участки исследуемого файла. 

Приобщение нейронных сетей к обработке фотографий показалось весьма перспективным начинанием не только для Стаматиоса Лефкиммиатиса, но и Ричарда Чжана (Richard Zhang) и его коллег. Благодаря данной технологии на свет усилиями команды Ричарда Чжана появилась программа для трансформации чёрно-белого фото в цветное, которая также дополнительно учитывает требования и личные предпочтения пользователя. 

Intel: каждый робомобиль будет генерировать в среднем 4 Тбайт данных в день

Корпорация Intel говорит о том, что массовое появление роботизированных автомобилей породит необходимость трансформации инфраструктуры хранения и обработки данных.

По сути, каждое самоуправляемое транспортное средство будет представлять собой источник нескончаемой информации. В среднем один робомобиль будет генерировать 4 Тбайт данных в день. Это информация от камер, радаров и лидаров, приёмника GPS и других сенсоров.

Главная задача заключается в том, чтобы научиться извлекать пользу из этого огромного объёма информации и создать технологии, на базе которых машины будущего смогут думать, учиться и принимать решения без вмешательства человека.

Весь поток информации от беспилотных автомобилей можно разделить на три группы: технические данные, данные краудсорсинга и персональные данные. К первому типу относятся данные, поступающие от различных сенсоров и формирующие картину окружающего мира, как его «видит» автомобиль. Очень важно обеспечить моментальное поступление технических данных в облака, чтобы их могли использовать и другие машины в рамках сети.

Данные краудсорсинга — это массив информации, накапливаемый в результате объединения данных от машин, находящихся в пределах одного района. Эти данные позволяют делать выводы о загруженности дорог или изменении дорожных условий.

Наконец, к персональным данным относятся сведения о привычках автомобилиста, его предпочтениях, стиле вождения и т. п.

Экспоненциальный рост объёмов данных потребует огромных вычислительных мощностей для упорядочивания, обработки, анализа, понимания, хранения и передачи информации. Обычный компьютер с этим точно не справится — задача под силу лишь мощным центрам обработки данных. Но и их придётся адаптировать под специфику робомобилей.

Дело в том, что обучение беспилотных автомобилей должно происходить максимально быстро: как только датчики идентифицируют новую дорожную ситуацию, системы машинного обучения, имитации и совершенствования используемых алгоритмов должны мгновенно выдавать готовое решение. При этом доработанная модель управления должна сразу же поступать в автомобиль. Кроме того, должны учитываться вопросы обеспечения информационной безопасности.

В любом случае, новые системы должны поддерживать масштабирование по мере роста нагрузки. Это касается как технологий внутри самих машин, так и архитектуры дата-центров. 

Программа MKVToolnix обновлена до версии 10.0.0

Разработчик Мориз Банкус (Moritz Bunkus) перевёл свою популярную открытую кроссплатформенную программу MKVToolnix для работы с видеофайлами в контейнере MKV (Matroska) на новую 10-ю версию.

Но, несмотря на заметное изменение в нумерации, обновление не приносит существенных новшеств ни в функциональности, ни в графическом интерфейсе. Согласно перечню изменений, MKVToolnix 10.0.0 недалеко ушла от поколения 9.х и приносит некоторые улучшения в обработчик форматов AVC/h.264 и HEVC/h.265. Теперь он будет отбрасывать все кадры, предшествующие первому ключевому, так как некоторые декодеры неспособны правильно их прочесть. Будут исключаться из контейнера и метки времени, если нет связанных с ними кадров.

Внесён и ряд исправлений. Главное внимание уделено модулю mkvmerge. В частности, в алгоритмы чтения MP4 и запаковки MP3. Также в обработчике HEVC/h.265 изменена интерпретация неправильных значений, связанных с «default display window» в параметрах графического интерфейса. Компонент mkvextract также получил исправления для субтитров SSA и поддержку извлечения ASS.

Несмотря на небольшие изменения, всем пользователям 9-й версии рекомендуется установить обновление. На официальном сайте доступны ссылки на скачивание кодов и различных готовых сборок для операционных систем Linux, macOS и Windows.

Новый алгоритм Guetzli от Google обеспечит правильное сжатие JPEG

Google дарит всем желающим свои «печеньки». Однако на этот раз речь пойдёт не о мобильной платформе Android, версиям которой зачастую присваивают кондитерские названия. Разработчики из Google предложили передовой алгоритм Guetzli (на одном из диалектов немецкого так называют печенье), обеспечивающий более эффективное по соотношению «качество/размер файла» сжатие JPEG-изображений.

NewlySwissed.com

NewlySwissed.com

Google вместе с другими IT-гигантами заинтересована в сокращении времени, затрачиваемом пользователем на ознакомление с сайтами. Конкретно в данном случае речь идёт о недостаточно быстрой скорости прогрузки изображений, на которые приходится львиная доля интернет-трафика. Ускорить веб-сёрфинг призван тот самый алгоритм с открытым исходным кодом Guetzli. Он способен уменьшить размер файла JPEG на 35 % в сравнении с ближайшими аналогами без видимого глазу ухудшения качества картинки.

Вмешиваясь в процесс сжатия JPEG на стадии квантования, Guetzli использует программную имитацию человеческого зрения, именуемую Butteraugli. Представьте, что компьютер — это тоже человек, который для оценки изображения прибегает к психовизуальному анализу. На основе характерных для природы глаза и зрительного восприятия особенностей Guetzli вносит корректировки в изображение. Таким образом, конечный результат на фоне экономии заветных мегабайт для человека оказывается не различим с таковым при использовании алгоритма libjpeg.

Оригинал/libjpeg/Guetzli

Однако у Guetzli нашлась и «обратная сторона медали». За правильную методику сжатия придётся расплачиваться длительностью процесса и солидной нагрузкой на вычислительную систему. Так на обработку картинки с разрешением около 0,3 Мп уйдёт до 30 с, а на изображение в несколько мегапикселей понадобится уже 10–20, а то и 30 минут. 

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥