Отдел новостей 14 декабря 2017, 12:37

Gfycat использует машинное обучение для улучшения качества «гифок»

Gif-сервис Gfycat предлагает основанное на машинном обучении решение для улучшения качества «гифок», сообщает The Verge.

Иллюстрация: VentureBeat

«Люди-кураторы часто не учитывают вкусы и настроения пользователей, поэтому мы создали набор ИИ-инструментов», — отметил CEO компании Ричард Раббат.

Разработка Gfycat состоит из трёх частей, каждая из которых названа в честь кошек.

Project Angora производит онлайн-поиск видеоисточника gif-анимации и «забирает» из него нужный кусок, создавая анимированное изображение с высоким разрешением. По словам компании, таким образом ежедневно создают 15 тысяч высококачественных гифок, а их коллекция уже достигла 2 млн. Project Maru — алгоритм распознавания людей на анимации, который «узнаёт» знаменитостей даже без описания к «гифке».

Наконец, разработка Project Felix создана для улучшения качества наложенного текста. Felix использует статистический анализ для того, чтобы определить наиболее вероятное место появления текста и выделяет его из иллюстрации с помощью оптической системы распознавания.

The Verge отмечает, что успех Gfycat в создании высококачественных gif-изображений может стать переломным для рынка — как это стало с поддержкой 1080-видео на YouTube в 2009-м.

Оставить комментарий

Текст: Отдел новостей Источник: dev.by Теги: gif, машинное обучение, распознавание изображений

Нашли ошибку в тексте-выделите ее и нажмите Ctrl+Enter. Нашли ошибку в тексте-выделите ее и нажмите кнопку «Сообщить об ошибке»."

Сайт компании Вакансии

Размещение рекламы

TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении

Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.