大家都有想要重温经典电影的时候，特别是现在这种流量至上的时代，烂片层出不穷。但是在你真正打开经典的时候又被画质劝退，直言：以前画质很好的，为什么现在看画质就没这么好了。于是你找更高画质的资源，找了很久也没找到，最后硬着头皮看下去或者放弃观看。
现在AI可以帮助你在观看老电视剧、老电影的时候获得更佳的观影体验：低成本地将渣画质修复为4K 超高清！
成本更低的画质修复
总部位于洛杉矶的 VideoGorillas开发了最先进的媒体技术，该技术融合了基于NVIDIA CUDA-X和Studio Stack的人工智能技术。
通过集成GPU加速的机器学习、深度学习和计算机视觉，他们的技术使工作室能够在重新制作时实现更高的视觉保真度和更高的工作效率。
他们正在开发的是一种新的生产辅助AI技术，称为Bigfoot超分辨率。这种技术通过使用神经网络来预测缺失的像素，从而将电影从480p转换为4K，这些像素质量高得令人难以置信，因此原始内容几乎与4K电影里面出现的一样。
不会破坏原片该有的东西
随着Video Gorillas不断完善这一技术，他们的目标是为广播公司和主要电影制片厂提供一种更好的方式来重新制作其内容库，同时保留原创艺术意图。
VideoGorillas的研究团队为每个项目训练了一个独特的递归神经网络（RNN），由NVIDIA GPU加速。网络使用相同的制作方法，学习同一时代、同一类型中创作的标题的特征。然后通过该网络传递的新内容保持该时代/流派的外观和感觉，从而保留原有艺术意图。
生成对抗网络(GAN)用于去除低分辨率区域中不需要的噪声和伪影，同时用新的图像合成和升级来替代它们。结果是产生一个模型，可以识别什么时候会发生视力丧失。
这些网络使用CUDA和cuDNN与Pytorch一起训练，每部电影有数百万张图像。但是，加载数千张图像会在其管道中造成瓶颈。VideoGorillas因此整合了DALI（NVIDIA数据加载库）以加快训练时间。
我们正在为电影和电视材料创造一个基于人工智能技术的新视觉词汇。我们正在训练神经网络去除各种视觉伪影，同时去了解我们重塑内容所处的时代以及相关的流派和媒介。
利用这些神经网络，我们可以提高感知质量，保持材料的原始外观和感觉。
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