慢动作视频，通常可以通过前期和后期两种方法来实现。前期拍摄主要采用高速摄影机的升格功能，而后期则主要依赖于软件的算法。

目前后期比较常用的，比如剪辑软件中都会有的“光流”变速算法，通过计算中间帧每一个像素的位移情况，然后根据具体画面位移变化生成一张新的画面插入到视频中需要补足的地方。

但是，光流算法对于连续拍摄，画面变动不大的视频素材效果不错。但画面变化剧烈的，或者有剪辑的部分，效果仍然惨不忍睹，也会耗费大量的计算资源，实现的慢动作效果有限。

伴随着人工智能技术的发展，这些在以前难以解决的问题，现在逐渐有了新的方向。

在刚刚结束的NAB（2019美国广播电视展）展会上，中国厂商看到科技发布了 “AI智能慢动作”功能，支持旗下全景相机制作高达1200帧慢动作镜头。该功能利用深度学习算法，通过庞大数据库智能模拟生成中间帧，可将普通视频转变为最高10倍的超级慢动作视频。

 “慢动作可以满⾜更多运动场景、电影感镜头的拍摄。但对大多数相机而言，很难在做到在保持高清画质的同时，实现高帧率拍摄。因为高帧率拍摄所需的数据处理量大，也需要极大的存储空间，这对于多镜头的全景相机来说，更是如此。“看到科技的CEO陈丹提及道。

利用人工智能算法来模拟超慢镜头，一方面可以减弱对相机设备的要求，另一方面可以让后期转化慢动作，更准确、流畅，无卡顿和拖影。

看到科技已将此“AI慢动作”算法应用于旗下的QooCam和Obsidian 系列VR全景相机中， 有了这项新功能，两款相机都可以实现高画质的超级慢动作效果。

利用这个黑科技功能，用户可以在后期对视频进行最高10倍的慢速处理，例如，8K 30帧全景视频经8倍速慢放处理后，可变为8K 240帧的超级慢动作。同理，一个4K 60帧的视频，可在处理后得到4K 600帧的超级慢动作。

特别声明：本文来源于网络，请核实广告和内容真实性，谨慎使用，本站和本人不承担由此产生的一切法律后果！

2019年04月16日 于上海

版权作品 未经许可 请勿转载