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全球观察者深度出品
纵横寰宇,洞察时代风云
古装剧里大侠挥剑时,长袍翻飞的每一缕布料都得清清楚楚;VR游戏里玩家跳起来劈砍,空中定格的剑锋位置不能差半分。
这些高速动态场景要做成4D时空冻结效果,以前可不是件容易事。
要么得买一堆每秒几百帧的高速相机,那价格能让小公司直接打退堂鼓;要么用普通相机拍了再补帧,结果运动快了就出“鬼影”衣服边缘糊成一团,看着像打了马赛克。
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这俩问题困扰行业好多年了:硬件帧率不够用,数据量还大到存不下;软件补帧又搞不定复杂运动。
传统拍高速动态,就像让全班同学同时按下快门,大家动作一致,帧率全看单台相机性能。
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你用30FPS的相机,拍再快也就30张画面,想拍120FPS?要么换更贵的设备,要么数据量直接翻四倍,硬盘都得哭。
陈羽田团队的思路有点像咱们小时候玩的“接龙拍球”不让所有相机同时启动,而是错开几毫秒“接力”。
比如8台25FPS的相机,分4组,每组启动时间差一点点,一组拍完下一组接上,合起来就相当于100FPS的效果。
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这招“错峰拍摄”是真聪明。
不用换高价高速相机,普通设备就能凑合用;数据量也没暴涨,毕竟每台相机还是按自己的帧率拍,只是时间上错开了。
对中小企业来说,这成本直接降了一大截,再也不用看着高速动态场景干瞪眼了。
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光靠硬件“错峰”还不够,毕竟相机之间有时间差,重建出来的视频难免有“断层”比如衣服摆动到一半,某帧突然少了块布料,这就是伪影。
以前补帧靠硬插画面,结果越补越假,看着像PPT切换。
这次团队给AI当了回“动态修图师”,搞了个视频扩散模型。
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这模型不只是简单“填坑”,它会先分析场景的空间结构哪儿是桌子,哪儿是人的胳膊;再看运动信息这人是往前跑还是转圈。
有了这俩“导航图”,修复伪影时就知道“这块布料应该跟着胳膊甩到左边”,而不是瞎补。
训练模型时也挺有意思,他们故意模拟异步采集生成“坏视频”,再和清晰的“好视频”配对让AI学。
这样AI见多了各种伪影的“丑样子”,修复起来就像老中医看病,一眼能看出问题在哪儿。
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最关键的是,这模型专门管视频,不像以前的图像模型只看单帧,保证前后画面连贯,不会一帧清楚一帧模糊。
硬件解决了“有没有画面”的问题,AI解决了“画面好不好”的问题,接下来还得让两者“搭伙干活”。
团队搞了个“重建-优化”的闭环:先用异步采集的数据初步建个4D模型,抓住动态核心信息;再把这模型渲染成视频当“伪真值”,给AI当修复参考;AI修好后,再拿高质量视频反过来调模型参数,反复优化。
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本来想靠堆硬件解决的精度问题,这下靠算法迭代就搞定了。
传统补帧方法就像拿拼图硬凑,少一块就空着;这闭环框架相当于一边拼一边对照原图,拼错了还能改,最后出来的效果自然更准。
现在这技术已经能看到实实在在的用处了。
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古装剧拍武打戏,不用再租几十万的高速相机,普通多机位阵列+AI修复,长袍翻飞的细节照样清清楚楚;短视频博主想拍牛奶溅落的慢动作,手机连相机都行,数据量小还好处理。
VR游戏里更明显,以前玩家挥剑太快,画面跟不上就卡顿,戴着头显能晕半天。
现在4D重建精度上去了,“空中定格”的剑锋位置准得很,眩晕感都少了。
AR眼镜里虚拟宠物追着真实小球跑,运动同步得像真的一样,沉浸感直接上了个台阶。
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很显然,这技术不只是让大公司省钱,更是把高速4D重建变成了“平民工具”。
以后中小企业拍特效、小团队做VR游戏,门槛低多了。
数据处理效率也高,手机端都能跑,说不定以后咱们用手机拍个演唱会,回家就能生成360度慢动作回放。
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说到底,陈羽田团队这方案最牛的不是单独突破硬件或软件,而是让两者“1+1>2”。
异步采集突破帧率瓶颈,视频扩散模型解决伪影,迭代框架让两者不断磨合。
这思路说不定能给其他行业打个样:别老想着换更贵的设备,有时候算法和硬件“好好配合”,普通设备也能玩出花。
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以后拍高速动态场景,可能没人再问“你用的什么相机”,而是问“你用的什么协同算法”。
这大概就是技术改变行业的样子吧不是颠覆,而是用巧劲打开新可能。
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