当前市面上已经有不少支持超高帧率慢动作视频的旗舰智能机，但是该应用仍有着很大的局限性，因为时长、分辨率、帧速率三要素之间无法达到完美的平衡。另一方面，对已经录制的视频进行慢速回放的话，会产生令人不太愉悦的效果 —— 因为软件会试图填充帧数，造成画面的移动不那么自然。
据悉，Nvidia 携手马萨诸塞州大学和加利福尼亚大学的研究人员，打造了这种可以将任何视频转换为慢动作、但又不牺牲播放平滑度的解决方案。
这项技术将在本周举办的计算机视觉和模式年度参考会议上发布，其依赖于两个卷积神经网络（CNN），让它们协同工作，以确定物体在框架和帧间的移动位置。
据悉，研究人员们借助 Nvidia Tesla V100 GPU 和 cuDNN 加速的 PyTorch 深度学习框架，用 11000 段 240 fps 视频对这套系统进行了训练，最终让它可以填补慢动作视频中缺失的帧。
Transforming Standard Video Into Slow Motion with AI（via）
如上方视频所示，即使是原始 30fps 的普通视频，也可以在慢放时实现更加平滑的播放。有趣的是，英伟达甚至携手 YouTube 知名频道主“Slow Mo Guys”来测试这项技术。
实践表明，这项技术适用于对各种规格的视频进行慢速回放时的优化。当然，想要进一步进行 AI 慢放的话，将需要更长的时间去补帧。
最后，尽管这项技术很有前景，但英伟达觉得它尚未做好向消费级市场推出的准备。在此之前，该公司仍需大量的优化，才能让系统做到实时运行。