заменить небо на видео приложение
Этот ИИ-инструмент умеет заменять небо в роликах как в фантастических фильмах
Мобильные приложения, которые позволяют заменять небо на фотографиях, сейчас пользуются чрезвычайной популярностью среди обычных пользователей. Они очень простые и не требуют каких-то умений, в то время как профессионалы для этих целей используют Photoshop и его новый инструмент на базе искусственного интеллекта Sky Replacement. Однако подобных инструментов для видео очень мало. Один из них — SkyAR с открытым исходным кодом, который позволяет не только заменить небо в видеороликах, но и наложить различные эффекты.
Уникальность этого инструмента с искусственным интеллектом заключается в том, что он может увеличивать объекты в небе и корректировать отснятый материал, как если бы всё это действительно присутствовало во время съёмки. Источник записи не важен, для замены можно использовать кадры, снятые на смартфон. Инструмент даже умеет создавать трёхмерный эффект Skybox, чтобы видео выглядело более реалистичным. Например, можно добавить на небо гигантский космический корабль.
У этого инструмента есть несколько ограничений. Во-первых, он умеет работать только с дневным небом. Если видео было снято ночью, он не сможет корректно сделать обработку. Во-вторых, если небо чистое, и в поле зрения нет никаких объектов, инструмент может ошибочно заменить что-то на переднем плане. Тем не менее это отличная задумка, которая может послужить основой для будущих потенциально основных инструментов, которые можно будет интегрировать в видеоредакторы.
Более подробно про SkyAR расписано на официальном сайте проекта и на GitHub. Там же содержится основные файлы и инструкция, как использовать инструмент на компьютере с Windows.
Опыт использования нейросети для изменения неба в видео
Все началось с поездки в Кондуки, где рано утром я снимал невероятные виды, в голове родилась идея создать космический пейзаж на пост обработке в After Effects.
Вот результат 2 часов работы.
Но это долгий процесс и для ролика в 10 минут с путешествий, который посмотрит от силы 10 друзей и родственников тратить столько времени мне не хотелось.
С помощью друга я скачал все библиотеки и настроил код под свои задачи.
У меня был опыт в программировании в 12-14 лет, и тогда я изучал Delphi, Pascal, С++, PHP, JavaScript, то есть это разные языки, если первые три схожи, то последние два языки вебпрограммирования. В инсте изучал ассемблер и схемотехнику, что более низкий уровень программирования.
В итоге получаем минимум знаний, но их обширность, потому я сталкивался со многими проблемами при установки нейросети.
У меня так же есть опыт в видео, потому настройку качества вывода и остальные подводные камни решились легче, чем код.
Данный код изменяет фон на фотографию или видео, как в моем случае, видео фона я создал в After Effects, назвал его effect. И теперь могу спокойно добавлять его в свои видео.
Здесь изначально были другие данные, разрешение видео вывода вместо 1920х1080 было 845х480, дальше здесь можно адаптировать параметры под добавления специального света из фона, специального цвета, гало эффекта и т.д. Я еще не разобрался с остальными данными.
Теперь примеры и выводы.
Ещё есть проблема с количеством неба в кадре, если его будет меньше примерно 30%, то фон также не будет прикрепляться к видео и начнет гулять сам по себе.
А как вам результат?
Искусственный интеллект
411 постов 5K подписчика
Правила сообщества
Здесь вы можете свободно создавать посты по теме Искусственного интеллекта. Добро пожаловать 🙂
— Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
— Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
— Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
— Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
— Век жить, век учиться.
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на «олбанском языке» / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, «Земля плоская» или «Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых».
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
Наконец, и это свершилось! ИИ пишет код без участия человека
Стартовало публичное тестирование модели GPT-3 в Power Apps, способной генерировать код по текстовому описанию.
Напомним, осенью 2020 года Microsoft получила эксклюзивную лицензию на использование модели. А уже в в конце мая компания презентовала первый продукт на базе GPT-3 от OpenAI для low-code разработки Power Apps.
Инструмент, как минимум, пригодится для автоматизации рутинных задач программистов. Как максимум, позволит создавать приложения практически без написания кода или знания формул.
Принцип работы модели схож с поисковой выдачей — пользователь формулирует запрос в диалоговом окне, а в ответ модель генерирует, проверяет на валидность и предлагает пользователю несколько вариантов кода. Например, если ввести команду «найти товары, начинающиеся со слова “детский“». Система выдаст формулу: «Filter(‘BC Orders’ Left(‘Product Name’,4)=“Kids”)».
Тестирование стартовало пока на английском языке и только в Северной Америке. Тем не менее, мы стали ещё ближе к полноценной генерации кода нейросетями.
import speech_recognition as sr
from os import path
from pydub import AudioSegment
Далее переходим к блоку распознания и так :
Берем наш файл и объявляем объект
with sr.AudioFile(‘outputfile.wav’) as source:
audio = r.record(source) чтение объекта ( аудиофайла)
out = r.recognize_sphinx(audio, language=»en-US»)
print(«Sphinx could not understand audio»)
except sr.RequestError as e:
print(«Sphinx error; <0>«.format(e))
print(massslov) ## выводим массив найденных слов
Давайте переведём эти слова
Использовать будем библиотеку deep_translator
from deep_translator import GoogleTranslator
translated = GoogleTranslator(source=’auto’, target=’ru’).translate(to_translate)
И на выходе получаем это :
Далее нужно этот текст озвучить :
Используем библиотеку gtts
from gtts import gTTS ## импортируем библиотеку
import os ## системные утилиты будет для сохранения нужна
text = translated ## говорим что текст для озвучки хранится в переменной translated
language = ‘ru’ # язык русский
speech.save («text.mp3») ## сохраняем в text.mp3 в нашей директории
Используем библиотеку mhmovie
from mhmovie import * ## импортируем библиотеку
m = Movie(namefile+».mpeg») # указываем видеофайл
mu = Music(‘text.mp3’) # указываем звуковой файл
final = m+mu #соединить звук и видео
final.save (namefile+»film.mp4″) ## сохраняем результат
Берем видео (Английская болтовня )
А получаем вот что :
Одна задача – три конвертера
Продолжаю работу над обучением нейросети распознавать сигнал электроэнцефалограммы для управления экзокистью при реабилитации детей с ДЦП.
Поскольку разработчики OpenVIBE пока не предложили подходящего решения, пришлось вспомнить Java и написать конвертер самому.
Теперь можно удобно и быстро конвертировать файлы CSV to EDF+ с сохранением временных меток событий. Сейчас работаю над тем, чтобы на этапе конвертирования частотными фильтрами убирать помехи.
Это уже не первый конвертер, который мне пришлось написать самостоятельно для обработки научных данных. Во время предыдущего исследования мы работали на энцефалографе NVX52, который через программу ExoHead записывал данные в формате BCI собственной версии, который вообще ничем не читался. Пришлось сделать конвертер BCI to EDF+.
Ну и наконец, для облегчения работы с данными при обучении ИНС для распознавания различных состояний по сигналам ЭЭГ написал конвертер EDF-файлов в несколько форматов CSV: для Deeplearning4j, Keras и обратно в OpenVibe. Кроме того, конвертер умеет понижать частоту сигнала ЭЭГ, применять фильтры, убирать шумы. Для ускорения конвертации работает в 4 потока, задействуя 4 ядра процессора.
Все три программы будут выложены в свободном доступе.
Нейронные сети. Формулы обратного распространения
Представляем заключительную лекцию из курса по нейронным сетям от 3blue1brown. В этой лекции речь пойдет о формулах обратного распространения. Одной из важных тем, которая позволит разобраться с основными моментами дифференцирования сложных функций в контексте сетей.
Благодарим за создание выпуска:
Переводчика – Федора Труфанова;
Редактора – Михаила Коротеева;
Диктора – Никифора Стасова;
Монтажера – Олега Жданова
Практическое применение нейронных сетей в медицине
Мы группа самоорганизованных студентов медицинского ВУЗа из Ижевска создали нейросеть, способную ставить диагнозы основываясь на жалобах и показателях крови.
Из – за невозможности публиковать свою работу в научных журналах по неким причинам, мы оформили ее в свободный доступ.
Нейросеть основана на огромном количестве структурированных медицинских знаний.
Мы написали нейросеть методом обратного распространения используя сигмоидную функцию активации. Создав свыше 25 млн клинических случаев по учебникам получили данные, которые можно включить взаимосвязь и применить различные математические методы: выделить среднее арифметическое, метод достоверности, узнать моду и проверять значения посредством теории вероятности.
Вручную мы создали свыше 20 тыс. данных создав зависимость между 986 жалобами и 22 классами заболеваний.
Для чего мы сделали это?
Врачам требуется учитывать много факторов при постановке диагноза и еще больше, когда попадаются сложные случаи. Хотим чтоб каждый человек получил качественную диагностику, которая поможет ему улучшить качество его жизни.
Результаты работы нейросети вы можете узнать в документе
Будем очень благодарны если вы оставите отзыв, поддержите нас и расскажете об этом вашим друзьям/знакомым.
5 приёмов как заменить небо в Premiere Pro CC
Как заменить небо на видео? Много думаю задавались этим вопросом. Существует множество способов как это реализовать. Можно использовать программы fusion, after effects. Сегодня расскажем как можно заменить небо в premiere pro cc, добавить различных элементов не потратив на это много времени.
Один из главных моментов который надо учитывать — вся замена будет сводиться к использованию маски, съёмки желательно вести со штатива, у вас должен быть готовы заранее футажи неба, которое будете подставлять.
Подписывайтесь на нас:
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Aleksandr Fidller
Latest posts by Aleksandr Fidller (see all)
2 комментария
Добрый День!
Видео автора сильное, кстати можно без штатива с помощь «color key» или «luma key» + «ultra key» показано супер. Благодаря Вам найдено видео, которое расширило горизонты.
спасибо, стараемся находить самое лучшее и интересное. На сайте много толкового материала, а также в наших соц. сетях
Оставьте ответ Отменить ответ
Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.
Как поменять небо на фотографии? Простая инструкция.
Не очень нравится небо, которое получилось на вашем снимке? Не знаете, как поменять небо на фотографии? Тогда я вам сейчас расскажу о небольшом лайфхаке.
Меняем оттенки
Итак, как же изменить небо на фотке? Это можно сделать с помощью приложения Enlight Quickshot. Скачать программу абсолютно бесплатно можно из AppStore и Google Play.
Примечания
Сорви овации
Будьте самыми стильными! Используйте суперэффекты:
Еще куча лайфхаков, секретов обработки, лучших фильтров и необычных масок. А также о том, как сделать радугу на лице, наложить текст, правильно разложить раскладку на фото, описано в сборной большой статье. Кликайте на картинку! 
Теперь вы знаете, как поменять небо на фотографии. Пользуйтесь этим простым лайфхаком, чтобы разнообразить собственные снимки. И пускай они получаются чудесными.
Спасибо за ваше потраченное время
Как изменить / заменить небо на фото с помощью приложения Luminar на Windows или Mac
Luminar – это приложение для macOS и Windows, которое позволяет редактировать фотографии, улучшая их разными способами. Одна из самых впечатляющих особенностей Luminar – возможность корректировать небо на снимке. Бывает так, что вы сделали хорошую фотографию, но у нее оказалось невзрачное сероватое небо.
С помощью приложения Luminar вы сможете с помощью нескольких кликов воссоздать яркое синее небо. А начиная с четвертой версии приложения Luminar, в нем появилось еще и несколько фильтров на основе искусственного интеллекта. Но эта технология работает только лишь с воздушной средой. Другие места композиции, которые могут использовать ту же цветовую палитру, будут игнорироваться. В результате обработанная фотография будет выглядеть максимально естественно.
Как изменить небо при помощи искусственного интеллекта в приложении Luminar
Чтобы использовать функцию обработки неба искусственным интеллектом (AI-замена неба), откройте требуемую для обработки фотографию в Luminar, для этого нажмите на иконку со значком «+» и выберите или одиночное изображение, или целую папку.
Когда фотография откроется, проделайте в Luminar следующие шаги:
1. Нажмите на вкладку Обработка.
2. Щелкните значок палитры в меню с правой стороны окна, чтобы открыть требуемые для дальнейшего творчества функции. Этот раздел утилит так и называется «Творческие».
2. Чуть левее в столбце отобразятся все доступные варианты инструментов, выберите там «AI-замена неба».
3. Вы можете задать новый вид воздушной среды через выпадающее меню «Выбор неба». В приложении есть уже довольно много готовых пресетов.
После выбора вида неба, оно автоматически будет заменено на фото. Экспозиция исходной фотографии и обработанного фрагмента могут отличаться. Но приложение автоматически подстроит экспозицию на исходной части фотографии, чтобы та соответствовала скорректированному небу. Это делает всю сцену естественной.
Было:
Стало:
Если вы не полностью удовлетворены результатом, то можете вручную настроить различные параметры. Например, вы можете повторно выстроить сцену, отрегулировать положение горизонта и настроить наложения.
Вы можете получить доступ к еще большему количеству настроек с помощью вкладки «Расширенные настройки». В большинстве случаев применяемая техника искусственного интеллекта хорошо работает, и ручные настройки не нужны.
Кроме того, есть возможность загрузить собственную фотографию, используемую в качестве образца для изменения неба:
Примеры изменения неба на фото в приложении Luminar
Было:
Было:
Стало:
Было:
Стало:
Улучшение изображения с помощью искусственного интеллекта
После обработки неба на фотографии вы можете внести и другие изменения. Если вы хотите улучшить снимок, но не имеете опыта в работе с фоторедакторами, то вам может понравиться работа с фильтром «AI Image Enhancer», расположенным среди других под фотографией. Этот фильтр улучшает контраст, цвета и резкость фотографии.
По умолчанию фильтр срабатывает со 100% эффективностью, но если вы хотите лишь немного скорректировать фотографию, то можно отрегулировать уровень изменений с помощью ползунка в выбранном фильтре.