Zpracování videa je jednou z oblastí, kde se upscaling pomocí umělé inteligence výrazně posunul kupředu. Tradiční techniky upscalingu, jako je bilineární nebo bikubická interpolace, vytvářejí rozmazané nebo pixelové výsledky, protože generují nové pixely na základě okolních pixelů. Naproti tomu upscaling videa pomocí umělé inteligence využívá modely hlubokého učení, které byly vyvinuty na základě velkého množství dat s vysokým rozlišením, a vytváří tak přesnější a realističtější detaily.
Tato známá technologická společnost, známá jako Nvidia AI upscaling, vytvořila vlastní řešení AI upscalingu. Tato technologie používá konvoluční neuronovou síť (CNN) Deep Learning Super Sampling (DLSS). K tomu, aby model naučila vzory a vlastnosti, které by měly být přítomny ve verzi s vysokým rozlišením, používá DLSS dvojice fotografií s nízkým a vysokým rozlišením.
Obrázek nebo video s nízkým rozlišením je nejprve prozkoumán modelem DLSS, než je vložen do systému pro zvýšení rozlišení umělé inteligence. Model pak na základě svého tréninku předpovídá a doplňuje chybějící prvky tak, aby vznikla verze s vysokým rozlišením. Konečným výsledkem je obrázek nebo video, které se z hlediska ostrosti, detailů a celkového vzhledu podobá nativní verzi s vysokým rozlišením.
Cílem 4K AI upscalingu, což je konkrétní aplikace AI upscalingu, je zlepšit rozlišení a kvalitu záznamu v rozlišení 4K. Při sledování videí nebo obrázků nižší kvality na televizoru 4K může upscaling 4K s využitím technik AI výrazně zlepšit vizuální zážitek. Modely umělé inteligence používané v tomto procesu jsou často vyškoleny pomocí kombinace záznamů ve vysokém rozlišení a v rozlišení 4K, což jim umožňuje vytvářet přesnější a estetičtější verze upscalingu.
Je důležité si uvědomit, že upscaling není automatický proces. K tomuto procesu jsou zapotřebí modely hlubokého učení a specifické algoritmy, které musí být pro dosažení nejlepších výsledků vyškoleny na obrovských souborech dat. Kvalita vstupních dat navíc určuje, jak dobře bude výstup upscalován. Upscaling pomocí umělé inteligence sice může zvýšit vizuální čistotu a detaily, ale nemůže přidat nové informace k původnímu obsahu s nízkým rozlišením.
Závěrem lze říci, že upscaling pomocí umělé inteligence je účinná technologie, která zlepšuje rozlišení a kalibr fotografií a videí pomocí algoritmů strojového učení a hlubokého učení. V technologii AI upscalingu společnosti Nvidia, známé jako DLSS, se používají konvoluční neuronové sítě, které vytvářejí přesnější a realističtější detaily. Konkrétní aplikace, která se zaměřuje na zlepšení rozlišení obsahu v rozlišení 4K, se nazývá 4K AI upscaling. Ačkoli AI upscaling může výrazně zlepšit vizuální kvalitu, jedná se o pracný postup, který vyžaduje vyškolené modely a kvalitní vstupní data.
Ne, zvýšení rozlišení nemusí vždy znamenat snížení kvality. Ve skutečnosti lze kvalitu fotografií nebo videí během procesu upscalingu zlepšit díky pokroku v systémech upscalingu s umělou inteligencí. Tradiční techniky upscalingu pouze zvětšují již existující pixely, čímž se ztrácí čistota a detaily. Techniky upscalingu s umělou inteligencí naopak využívají strojové učení k vyhodnocení vzorů a textur v obraze, aby vytvořily nové pixely, které jsou realističtější a detailnější. To může zvýšit celkovou kvalitu upscalovaného obrazu, takže bude vypadat ostřeji a vizuálně přitažlivěji.
Ano, pomocí metod upscalingu pomocí umělé inteligence lze obraz 720p převést na 4K. Algoritmy umělé inteligence vyhodnocují a vylepšují obsah s nižším rozlišením prostřednictvím procesu „AI upscaling“, aby byl kompatibilní s vyšším rozlišením cílového displeje. Algoritmy umělé inteligence vyhodnotí obraz v případě upscalingu ze 720p na 4K, přidají chybějící prvky a zvýší celkové rozlišení tak, aby odpovídalo rozlišení 4K. I když upscalovaný obraz nemusí být tak detailní jako nativní video 4K, může přesto nabídnout podstatný nárůst vizuální kvality oproti pouhému zobrazení obsahu 720p v nativním rozlišení na panelu 4K.
Vizuální kvalitu obsahu lze zlepšit použitím umělé inteligence pro upscaling obsahu 1080p na 4K, známý také jako AI upscaling. Ta analyzuje a zlepšuje vlastnosti obrazu, jeho ostrost a celkovou čistotu pomocí algoritmů strojového učení. O tom, zda se vyplatí škálovat z 1080p na 4K, však rozhoduje řada kritérií.
Upscaling může zlepšit zážitek ze sledování na monitoru 4K tím, že sníží pixelaci a zvýší vizuální detaily. Obsah tak může získat ostřejší a barevnější vzhled. Je třeba upozornit na skutečnost, že upscaling nemůže přidat skutečné rozlišení 4K ani zachytit stejný stupeň detailů jako nativní obsah 4K.
Kalibr algoritmu upscaleru a konkrétní video, které je upscalováno, ovlivňují, jak dobře funguje upscaling s umělou inteligencí. Zatímco některé techniky AI upscalingu mohou dosáhnout pozoruhodných výsledků, jiné mohou generovat zkreslení nebo artefakty. Vliv má také původní kvalita obsahu 1080p. Výhody upscalingu na 4K mohou být omezeny, pokud je původní obsah nekvalitní nebo příliš komprimovaný.
Nakonec je rozhodnutí o škálování obsahu z rozlišení 1080p na 4K osobní záležitostí. Zatímco někteří diváci mohou vnímat znatelný rozdíl nebo dávají přednost sledování videa v původním rozlišení, jiní si zvýšené vizuální kvality nemusí všimnout. Doporučujeme experimentovat s různými technikami upscalingu a vyhodnotit výsledky, abyste zjistili, zda vyhovují vašim jedinečným požadavkům na sledování.