Кампанія Сollabora апублікавала рэалізацыю сістэмы машыннага навучання для павышэння эфектыўнасці сціску відэаканферэнцый, якая дазваляе ў выпадку перадачы відэа з тварам удзельніка забяспечыць зніжэнне неабходнай прапускной здольнасці ў 10 разоў пры захаванні якасці на ўзроўні H.264. Рэалізацыя напісана на мове Python з выкарыстаннем фрэймворка PyTorch і адкрыта пад ліцэнзіяй GPLv3.
Метад дазваляе рэканструяваць дэталі асобы, страчаныя пры перадачы з моцным узроўнем сціску. Мадэль машыннага навучання генеруе анімацыю размаўлялай галавы на аснове асобна перададзенай якаснай выявы асобы і атрымоўванага відэа, адсочваючы змену выраза твару і пазіцыі галавы на відэа. На баку адпраўніка відэа перадаецца з вельмі нізкім бітрэйтам, а на баку атрымальніка апрацоўваецца сістэмай машыннага навучання. Для дадатковага падвышэння якасці згенераванае відэа можа быць апрацавана пры дапамозе мадэлі Super-Resolution.
Крыніца: opennet.ru