Esta red neuronal renderiza utilizando un campo de visión limitado [ENG]

Red neuronal para el renderizado con campo de visión limitado y compresión de vídeo utilizando estadísticas aprendidas de vídeos reales. El campo visual humano consume solo una pequeña fracción de cómputo gracias a la drástica reducción de detalle de la visión periférica. Reduciendo la calidad de la imagen periférica es posible reducir el tiempo de renderizado y mejorar la compresión.

[#2 Minha]

#1 Si lo menea sorrillo, me lo creo.

Siempre que hable de tecnología, eh?

[#3 igorymi]

He tenido que buscar "renderiza'. Que leche con los anglicismos!

[#4 sorrillo]

#3 Iba a entonar un mea culpa pero no encuentro su equivalente al español, posiblemente no lo haya si nos fijamos en lo que dice este enlace: www.fundeu.es/consulta/renderizar-3/

[#5 igorymi]

#4 yo usaría 'generación de imágenes por ordenador'. Ya entiendo que es muy larga para el personal. Gracias. Ya lo había buscado. Últimamente tengo que buscar mucho.

[#6 sorrillo]

#1 En este enlace se puede ver como se genera un renderizado de una imagen estática de forma progresiva (minuto 3, segundo 35): www.youtube.com/watch?v=lejlE_rFa5g&t=3m35s

En él podemos ver como en un primer instante ya se puede apreciar cual será el resultado final a pesar de existir mucho ruido y como poco a poco va llenando los huecos de ese ruido acabando con un resultado de imagen de alta calidad.

Este es el principio en el que entiendo se basa el contenido de este meneo. Lo que visualmente apreciamos como ruido son en realidad píxeles sueltos que sí forman parte del resultado final. Si en vez de borrarse en el siguiente fotograma quedase persistente el resultado entiendo sería similar a la evolución que muestro en el vídeo del primer párrafo.

Lo que entiendo ha aprendido a hacer el sistema de red neuronal es identificar que píxeles debe mantener vivos y cuales debe ignorar para poder tener una imagen completa, en cuanto aparezca una actualización de un píxel que ya tenía lo aprovecha y en cuanto es negro sigue mostrando el anterior.

A ello seguramente también le aplique las traslaciones de movimiento que puede apreciar en las zonas de mayor calidad de forma que los píxeles aún no actualizados sigan siendo los antiguos pero ya en su nueva posición.