慢動(dòng)作視頻，通?？梢酝ㄟ^前期和后期兩種方法來實(shí)現(xiàn)。前期拍攝主要采用高速攝影機(jī)的升格功能，而后期則主要依賴于軟件的算法。

目前后期比較常用的，比如剪輯軟件中都會(huì)有的“光流”變速算法，通過計(jì)算中間幀每一個(gè)像素的位移情況，然后根據(jù)具體畫面位移變化生成一張新的畫面插入到視頻中需要補(bǔ)足的地方。

但是，光流算法對(duì)于連續(xù)拍攝，畫面變動(dòng)不大的視頻素材效果不錯(cuò)。但畫面變化劇烈的，或者有剪輯的部分，效果仍然慘不忍睹，也會(huì)耗費(fèi)大量的計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)的慢動(dòng)作效果有限。

伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，這些在以前難以解決的問題，現(xiàn)在逐漸有了新的方向。

在剛剛結(jié)束的NAB（2019美國廣播電視展）展會(huì)上，中國廠商看到科技發(fā)布了 “AI智能慢動(dòng)作”功能，支持旗下全景相機(jī)制作高達(dá)1200幀慢動(dòng)作鏡頭。該功能利用深度學(xué)習(xí)算法，通過龐大數(shù)據(jù)庫智能模擬生成中間幀，可將普通視頻轉(zhuǎn)變?yōu)樽罡?0倍的超級(jí)慢動(dòng)作視頻。

“慢動(dòng)作可以滿?更多運(yùn)動(dòng)場景、電影感鏡頭的拍攝。但對(duì)大多數(shù)相機(jī)而言，很難在做到在保持高清畫質(zhì)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)高幀率拍攝。因?yàn)楦邘逝臄z所需的數(shù)據(jù)處理量大，也需要極大的存儲(chǔ)空間，這對(duì)于多鏡頭的全景相機(jī)來說，更是如此?！翱吹娇萍嫉腃EO陳丹提及道。

利用人工智能算法來模擬超慢鏡頭，一方面可以減弱對(duì)相機(jī)設(shè)備的要求，另一方面可以讓后期轉(zhuǎn)化慢動(dòng)作，更準(zhǔn)確、流暢，無卡頓和拖影。

看到科技已將此“AI慢動(dòng)作”算法應(yīng)用于旗下的QooCam和Obsidian 系列VR全景相機(jī)中， 有了這項(xiàng)新功能，兩款相機(jī)都可以實(shí)現(xiàn)高畫質(zhì)的超級(jí)慢動(dòng)作效果。

利用這個(gè)黑科技功能，用戶可以在后期對(duì)視頻進(jìn)行最高10倍的慢速處理，例如，8K 30幀全景視頻經(jīng)8倍速慢放處理后，可變?yōu)?K 240幀的超級(jí)慢動(dòng)作。同理，一個(gè)4K 60幀的視頻，可在處理后得到4K 600幀的超級(jí)慢動(dòng)作。