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動画のコマ間自動補間とは？課題と対策・製品を解説
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画像生成・編集における動画のコマ間自動補間とは？
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『Keep Resolution Mapping（超解像幾何学変換）』は、機械学習を用いて解像度を落とすことなく幾何学変換を行う独自の技術です。
『Super Resolution Stepless Zoom（超解像無段階ズーム）』は、機械学習を用いた無段階電子ズームです。
機械学習を 用いた幾何学変換『KRM』・任意倍率ズーム『SRSZ』
GW5 ボードは、GEO社製 Camera Video Processor (ISP) GW5シリーズを搭載したボードで、GEO社の強みである強力な歪み補正や、RAW から YUV への変換などの画像処理を可能にします。GW5410、GW5310、GW5210 のいずれも搭載することができます。
GEO社の評価ボードとの互換性を持たせているため、GEO社純正ツールからの制御やFW更新が可能です。(FTDI社 FT4222モジュールを使用）
GW5 搭載『GW5 ボード』
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画像生成・編集における動画のコマ間自動補間
画像生成・編集における動画のコマ間自動補間とは？
動画の滑らかさを向上させるために、既存のフレーム間に新たなフレームを自動生成・挿入する技術です。特に、静止画を元に動画を生成したり、既存の動画の編集作業において、手作業では時間のかかるコマ間の補間を効率化することを目的とします。
課題
生成されるコマの不自然さ
AIが生成する中間コマが、元のフレームとの間に違和感を生じさせ、動きがカクついたり、オブジェクトが不自然に変形したりする場合があります。
計算リソースの消費
高精度なコマ補間には、大量の計算リソースと時間を必要とし、リアルタイムでの処理や大規模な動画編集には課題があります。
編集意図の反映の難しさ
クリエイターの意図する特定の動きや表現を、自動補間アルゴリズムが正確に理解し、反映させることが難しい場合があります。
多様なコンテンツへの対応
アニメーション、実写、CGなど、様々な種類の映像コンテンツに対して、一貫した品質でコマ補間を行うことが技術的に困難です。
対策
深層学習モデルの活用
最新の深層学習モデル（GANやTransformerなど）を用いて、より自然で高品質な中間フレームを生成する研究開発が進められています。
効率的なアルゴリズム開発
計算量を削減し、処理速度を向上させるための新しいアルゴリズムや、ハードウェアアクセラレーションを活用する技術が開発されています。
ユーザーによる調整機能
自動補間結果に対して、ユーザーが微調整やパラメータ変更を行えるインターフェースを提供し、編集意図の反映を可能にします。
コンテンツ適応型補間
映像コンテンツの種類や特性を分析し、それに最適な補間アルゴリズムを選択・適用する技術が研究されています。
対策に役立つ製品例
AI動画生成システム
静止画やテキストから動画を生成する際に、自動的にコマ間補間を行い、滑らかな動画を作成します。
動画編集ソフトウェアプラグイン
既存の動画編集ソフトに組み込み、手作業でのコマ補間を代替し、作業効率を大幅に向上させます。
リアルタイム映像処理エンジン
ライブ配信やゲーム映像など、リアルタイムでの映像生成・編集において、遅延なく滑らかな映像を提供します。
映像品質向上サービス
古い映像や低フレームレートの映像を、AIを用いて高フレームレート化し、視聴体験を向上させます。
