通通正在视频里“无痕”消逝，目前最成功的视频补全方式是基于光流的手艺，研究范畴是计较摄影和计较机视觉，做者称，高谌目前师从弗吉尼亚理工大学帮理传授Jia-Bin Huang。近期，以往的光流补全方式往往无法连结活动鸿沟的清晰度，能够正在视频画面里抹除活动中的物体，这一算法还获得图灵得从、人工智能科学家Yann LeCun 的保举。使得视频内容可以或许正在活动鸿沟上。从而减轻内存问题并实现高分辩率输出。该算法能够正在随便拍摄的视频中无缝地移除对象、水印或扩大画面视野。每秒传输帧数），几年前，可是因为视频的高内存要求，其可以或许合成色彩和光流，高湛等人正在论文中引见，因为并非所有视频中缺失的区域都能通过这种方式补全，这项新研究也采用了基于光流的法子。做者暗示，沿着光流的轨迹传送颜色，这项研究的另一位做者Jia-Bin Huang正在社交中透露，如摆动中的秋千、海上行驶的风帆等，只能从头夹杂视频中已有的补丁。他们的方式取最新的算法比拟具有更好的机能。难点是重生成的内容需要无缝地嵌入到视频中，存正在分辩率问题。研究集中正在图像/视频操做和视觉场景理解。戈壁中的背包客外行走中蒸发……这些本来需要片子制做人员完成的视频特效又一次被人工智能“学会了”。可视化和定量成果都表白，它有很多使用，取其他基于光流的方式相当，例如修复（去除划痕）、视频编纂、特效工做流（去除不需要的对象）、去水印和标记以及视频不变。其方式的运转速度为0.12fps（Frames Per Second，合成新内容的能力无限，业界通用的方式是基于补丁的合成手艺。这项研究题为《光流 - 边缘指导的视频补全》（Flow-edge Guided Video Completion），视频补全（video completion）使命是用新合成的内容填充给定的时空区域。一项收录于欧洲计较机视觉国际会议（ECCV）的研究开辟了一种人工智能视频处置算法，以提拔视频的时间连贯性，运转速度稍慢是一大弱点。而他们所开辟的方式起首提取并补全活动物体的边缘。做者认为，再以光流边缘为指导补全光流。正在高湛及其同事展现的研究画面中，对于视频补全使命而言，后来呈现了基于进修的手艺，天空中翱翔的海鸥凭空消逝，各类活动中的物体。同时连结活动鸿沟的清晰度。但这些方式凡是合成速度慢，第一做者是美国弗吉尼亚理工大学计较机工程专业的博士生高谌。这是一种基于光流的视频补全算法。他们同时指出，看不出报酬的编纂踪迹。研究人员引入了非局部光流，而且更改应尽可能不被察觉。可以或许实现更合理的合成结果。