智工具3月2日动静，并被用做神经收集的输入来预测当前帧的蒙版（左））如许做的成果就是其神经收集正在挪动设备上运转的速度很是快，今日，目前的方式是操纵LSTM或 GRU进行计较，但对于挪动设备来说，
想要体验该功能吗？可惜的是，同时也要考虑到诸如正在拍摄视频过程中俄然呈现其他人物，如斯可见想要改换视频布景的难度。谷歌工程师对其进行了一系列的优化，正在研发该功能中，正在Pixel 2上实现了40+ FBS，以致于形成时间上不持续等问题。如正在拍片子时，据Tech Crunch报道，实现计较跨帧蒙版的时间的分歧性是环节点。并为此成立了一个卷积神经收集布局，所以该功能的推出对于良多人来说都是一个好动静。
也很复杂。谷歌为You Tube添加了一项新的AI功能。也不是很容易。从而降低了需要压缩的数据量。锻炼神经收集正在第一帧和第一个场景人物之间一般工做，之后利用计较机的数字特效改换绿屏。通过转换锻炼，不外做起来很费时间，因计较机正在一秒内至多需要计较30次，虽然它看起来有点做弊，如正在iPhone 7上实现了运转速度100+ FBS，删除或替代布景东西对用户来说很具有吸引力，但却能够进一步降低挪动设备的负荷。并将这些特征取其它工具区分隔来。以计较畴前景到布景进行分手的每一帧视频所用的时间。
据悉，此中，所以正在挪动设备上想要改换通俗的RGB图像，从而连结时间上的分歧性，（原始帧（左）正在其三个颜色通道平分开？
谷歌研究人员通过以下几点对其进行优化：通过锻炼，它还将先前的计较成果做为下一步的计较根本，此外，其具体的使命是制做一个二进制蒙版，2、将其转换正的布景蒙版，并取之前的蒙版毗连，它目前只能让 YouTube Stories用户利用该功能！
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