Теги → обработка
Быстрый переход

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. 

Банки лидируют по количеству жалоб на обработку персональных данных

Федеральная служба по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) опубликовала результаты анализа жалоб граждан на обработку персональных данных.

Отмечается, что чаще всего жители нашей страны жалуются на действия банков и кредитных организаций. В 2016 году количество жалоб граждан на использование их персональных данных такими учреждениями достигло 14,2 тыс. Для сравнения: в 2015-м зарегистрировано около 12 тыс. жалоб в данном сегменте.

Кроме того, в числе «лидеров» по количеству жалоб — интернет-сайты (3,4 тыс. обращений в 2016 году), коллекторские агентства (2,7 тыс.) и предприятия ЖКХ (2,4 тыс.). По другим категориям операторов персональных данных количество жалоб значительно меньше.

Роскомнадзор сообщает, что по результатам проведённых проверок нарушения законодательства подтвердились в 7,6 % случаев. Материалы по фактам нарушений переданы в органы прокуратуры для возбуждения административного производства.

По информации Роскомнадзора, сейчас наблюдается тенденция роста количества жалоб граждан на незаконные действия операторов, осуществляющих обработку персональных данных. Более того, по результатам рассмотрения обращений граждан в деятельности операторов систематически фиксируются нарушения, носящие повторяющийся характер. 

Facebook запустила платформу для продвинутой обработки видео в реальном времени

Facebook запустила ИИ-платформу Caffe2Go, в реальном времени обрабатывающую в различных стилях видео, используя исключительно мощности смартфона на базе Android или iOS. Эффекты, на ходу превращающие видео в движущиеся картины, впечатляют, однако ещё более интересна сама технология, позволяющая обрабатывать ролики таким образом. Обычно глубокое обучение требует отправки контента в дата-центры для последующей его обработки на серверных компьютерах, однако Caffe2Go позволяет осуществлять такую обработку прямо на мобильном устройстве.

Новая платформа — часть более крупного ИИ-проекта Facebook, включающего в себя также приложение Lumos, которое позволяет идентифицировать картинки, нарушающие общественные стандарты. Стоит отметить, что не только Facebook занимается подобными проектами: например, Google опубликовала исходный код фреймворка Tensorflow, а Microsoft предоставила разработчикам доступ к Cognitive Toolkit 2.0.

Facebook ранее в этом месяце уже хвасталась технологией, отвечающей за работу Caffe2Go. Как и популярное приложение Prisma, новый продукт компании позволяет накладывать фильтры в стиле Ван Гога или Моне на неподвижные или движущиеся изображения. Обработка видео в реальном времени обычно требует наличия как минимум мощного компьютера, однако Facebook «смогла обеспечить ИИ-обработку на некоторых мобильных телефонах менее чем за 1/20 секунды».

Инженерам компании пришлось разработать программное обеспечение, способное работать на смартфоне, имеющем значительные ограничения по памяти и вычислительной мощности. В то же время, они хотели создать приложение, способное взаимодействовать с серверами или рабочими станциями. Для этого разработчики создали легковесную систему на базе UNIX, занимающую в 100 раз меньше места, чем другие аналогичные программы. Позже к программе были добавлены кое-какие модули, включая функцию под названием NEON, увеличивающую вычислительную мощность мобильных процессоров.

Facebook предоставила доступ к Caffe2Go разработчикам, а также в ближайшие месяцы планирует опубликовать исходный код некоторых элементов приложения. Система способна не только на накладывание фильтров на видео, но и на другие вещи, связанные с обработкой изображений, речи и так далее.

Adobe VoCo: Photoshop в мире звука

На прошлой неделе проходила ежегодная конференция Adobe MAX 2016. О множестве сюрпризов, которые приготовила компания Adobe, мы уже рассказывали. Но от внимания журналистов ускользнуло одно важное событие. Как отмечает источник, одна из презентаций была посвящена проекту под кодовым названием Project VoCo.

На презентации Project VoCo

На презентации Project VoCo

Разработчик Зю Джин (Zeyu Jin) сообщил, что компания готовит новый продукт, который предоставит примерно такие же возможности по обработке звука, какие даёт Photoshop для фотографий. Такой себе «Audioshop». Одной из ключевых функций будет редактирование голоса таким образом, что пользователь сможет вставлять в аудиопоток слова, которые на самом деле не были сказаны источником. Причём эта процедура не требует никаких особых знаний. Достаточно ввести текст в текстовое поле — и программа автоматически сгенерирует аудио голосом оригинала.

Adobe хочет принести революцию в мир голосовой обработки

Adobe хочет принести революцию в мир голосовой обработки

Конечно, здесь есть свои ограничения. Для того чтобы программа могла с высокой точностью генерировать голосовые фразы, ей необходимо подать на вход около 20 минут записи голоса.

Для тех, кто занимается выпуском подкастов, этот инструмент может оказать неоценимую помощь. Теперь им не придётся каждый раз нанимать профессионалов, чтобы озвучить очередную передачу или новость. Но есть и обратная сторона медали — для мошенников тоже откроется огромное поле возможностей.

Facebook показала аналог Prisma, обрабатывающий видео в реальном времени

Facebook продемонстрировала экспериментальное приложение-камеру, которое с помощью искусственного интеллекта заставляет прямые трансляции выглядеть так, будто к их созданию приложил руку художник. Директор по продукту Крис Кокс (Chris Cox) продемонстрировал приложение во время конференции The Wall Street Journal. По его словам, это — один из вкладов социальной сети в развитие дополненной реальности.

Karissa Bell / Twitter

Karissa Bell / Twitter

Экспериментальное приложение Facebook в реальном времени обрабатывает картинку с камеры так, чтобы она стала похожа на известную картину. При этом приложение задействует технологию под названием Style Transfer. Во многом новый продукт Facebook напоминает популярное российское приложение Prisma. Однако в данном случае эффекты накладываются в реальном времени, а не после того, как будет сделан снимок или снят видеоролик.

«Style Transfer позволяет вам взять художника вроде Моне или Рембрандта и перенести его стиль на любую картинку», — заявил Кокс. В демонстрации показали эффект в стиле «Звёздной ночи» Винсента Ван Гога (Vincent van Gogh), однако Кокс заверил, что в приложении есть и стили на основе картин Джорджии О’Кифф (Georgia O'Keeffe) и других художников. Кокс добавил, что приложение использует новый тип ИИ, именуемый свёрточными нейронными сетями, а также задействует «кое-что классное из компьютерного зрения».

В то время как в Prisma и других аналогичных сервисах используются похожие технологии, ни один из них не может обрабатывать изображения или видео в реальном времени. Кокс отметил, что приложение работает практически без задержки, проседания частоты кадров и какой-либо размытости.

Новая версия Prisma для Android позволит вручную сохранять обработанное фото

Приложение Prisma за короткий период времени сумело обзавестись миллионами поклонников по всему мира. Добиться такого успеха разработчикам программного обеспечения, ориентированного на любителей фотографии, помогла простая концепция: оригинальные авторские фильтры для изображений, хорошее быстродействие софта, минимум дополнительных опций и отсутствие платных функций. 

За 10 дней с момента релиза приложение Prisma было скачано в App Store свыше миллиона раз, а Сеть пестрила обработанным им фотоконтентом. Разработчики Prisma изначально сделали ставку на iOS и потому решили повременить с адаптацией своего ПО для Google-платформы, но ошеломительный успех поспособствовал ускорению данного процесса. 

www.androidauthority.com

www.androidauthority.com

В материалах нашего сайта мы уже писали о том, что в воскресенье свет увидела версия Prisma для мобильных устройств на базе ОС Android. Однако не прошло и суток, как в адрес разработчиков поступили идентичные жалобы на отсутствие очень важной функции в программе. Речь шла о невозможности напрямую сохранять изображения, к которым были применены фотофильтры. После обработки выбранного снимка интерфейс Prisma или автоматически сохраняла файлы, или предлагала поделиться результатом посредством социальных сервисов, а также установленных на смартфоне/планшете мессенджеров. Если в устройстве имелся слот для microSD, то кнопка «Поделиться» также позволяла скопировать обработанное изображение на карту памяти. 

Вышедшее обновление привнесло в Prisma долгожданную кнопку «Сохранить», готовую уже по желанию пользователя напрямую загружать фото с применённым к нему фильтром на устройство. Кроме того, создатели ПО исправили ряд других мелких недочётов. 

Российское приложение Prisma произвело фурор в 10 странах

11 июня в App Store появилось приложение Prisma для обработки фотографий. Его особенность заключается в том, что оно позволяет стилизовать изображения под картины известных художников, таких как, например, Эдвард Мунк, Пабло Пикассо, Ван Гог, Марк Шагал или Исаак Левитан. Эта новинка настолько пришлась пользователям по вкусу, что приложение уже вошло в список самых скачиваемых сразу в 10 странах: России, Украине, Белоруссии, Казахстане, Эстонии, Латвии, Армении, Киргизии, Молдавии и Узбекистане. При этом в России, Германии и США Prisma получило самые высокие оценки.

Стоит отметить, что Prisma — детище российских разработчиков. Основателем проекта является Алексей Моисеенков, работавший на Mail.Ru Group, но теперь решивший покинуть компанию. Он отметил, что только в России приложение было скачано более 650 000 раз, однако поделиться информацией о том, сколько человек пользуются Prisma по всему миру, отказался. Зато известно, что такого мгновенного лавинообразного успеха не ожидал никто. Предполагалось, что популярность к приложению придёт не раньше, чем через пять месяцев, так что для всех это стало приятным сюрпризом. Правда, сейчас команде приходится специально сдерживать рост приложения по всему миру, ведь имеющихся мощностей не хватает для такого потока. Каждый день задействуется всё больше мощностей, и через 20 дней после запуска их количество увеличится в 20 раз по сравнению с первичными. Источники, знакомые с основателем проекта, сообщают, что пользователи загружают для обработки до 12 тысяч фотографий в секунду, в чём, собственно, можно убедиться самостоятельно: «перерисованные» изображения заполонили Instagram и социальные сети.

Разумеется, разработчики собираются и дальше развивать приложение. Они обещают добавлять больше пресетов, а также выпустить версию Prisma для Android в начале июля.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥