कोलाबोराले भिडियो कम्प्रेसनको लागि मेसिन लर्निङ प्रणाली प्रस्तुत गर्‍यो

कोलाबोराले भिडियो कन्फरेन्सिङको कम्प्रेसन दक्षता सुधार गर्न मेसिन लर्निङ प्रणालीको कार्यान्वयन प्रकाशित गरेको छ, जसले H.10 स्तरमा गुणस्तर कायम राख्दै सहभागीको अनुहारसँग भिडियो प्रसारण गर्दा आवश्यक ब्यान्डविथ १० गुणा घटाउन अनुमति दिन्छ। । कार्यान्वयन PyTorch फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर Python मा लेखिएको छ र GPLv264 लाइसेन्स अन्तर्गत खुला छ।

यो विधिले तपाईंलाई उच्च स्तरको कम्प्रेसनको साथ प्रसारणको क्रममा गुमाएको अनुहार विवरणहरू पुन: निर्माण गर्न अनुमति दिन्छ। मेसिन लर्निङ मोडेलले छुट्टै ट्रान्समिट गरिएको उच्च गुणस्तरको अनुहारको छवि र परिणामस्वरूप भिडियो, अनुहारको भाव र भिडियोमा टाउको स्थितिमा हुने परिवर्तनहरू ट्र्याक गर्ने आधारमा बोल्ने हेड एनिमेसन उत्पन्न गर्छ। प्रेषकको पक्षमा, भिडियो धेरै कम बिटरेटमा प्रसारित हुन्छ, र प्राप्तकर्ताको पक्षमा यसलाई मेसिन लर्निङ प्रणालीद्वारा प्रशोधन गरिन्छ। गुणस्तर बढाउनको लागि, उत्पन्न भिडियोलाई सुपर-रिजोल्युसन मोडेल प्रयोग गरेर प्रशोधन गर्न सकिन्छ।

स्रोत: opennet.ru